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2021-03-18
智能推荐是非常重要的数据产品,是比较早期的实现了智能化、自动化的的数据产品。在现在的科技发展中,客服智能化了么?没有~优惠券?定价?都还没有智能化,只有分发实现了智能化。
字节跳动做智能推荐很厉害,对公司的业务产生了巨大的变革,所以今天我们把智能推荐这个事情来讲讲清楚,让大家明白明白。
用户越来越多,商品越来越多,那么用户想要找到想要找到的商品也越来越困难,让某个或某些产品在众多产品中脱颖而出也是特别特别的困难,简单的来讲就是供需匹配,两者无法匹配的上,所以怎么办呢?如何解决这个问题呢?
所以当前有这么几种解决方案,分别是搜索引擎、分类目录和智能推荐,接下来我们就简单介绍一下这三种解决方案的优劣势。
需要用户主动去搜索,这个是百度干的事儿,但是这个时候是需要用户的目的性很强才行,要知道自己想要什么,但是很多时候我们并不知道我们想要什么东西,我也不想去绞尽脑汁去想我要什么,只想放松,那搜索可以做到么?做不到,可能搜索出来的东西并不是可以满足我们的东西~
在这个里面,我们要知道我们想要的东西属于哪一种属性,知道了之后才能去找,如果分类属性选择错了,那就在当下这个错的目录里面永远也找不到我想要的东西。而且一旦我不清楚我自己想要什么的时候,面对纷繁复杂的分类目录,更是无从下手~
而智能推荐呢?我不需要用户提供明确的需求,我只需要根据用户的历史行为去建模,然后根据他们的历史行为判断接下来的行为和喜好,去给用户做相对应的内容、产品推荐。所以当用户没有明确的目的的时候,也可以帮助用户发现新内容。
建立用户画像,给用户打上事实标签和模型标签,什么是事实标签?就拿虚拟人物“小明”举个例子吧!小明经常在某购物平台上购物,并已完善自己的个人信息,那么平台就会把该信息收集,作为事实标签。
那什么是模型标签呢?就是系统可能会把一类人划分为一个模型,他们的事实标签可能会比较相似,这就是一个模型标签。