【个性化推荐系统】简介

article/2025/7/1 12:14:06

个性化推荐系统-简介

  • 1. 推荐系统简介
  • 2. 推荐系统产生背景
  • 3. 推荐系统的作用
  • 4. 推荐系统和Web项目的区别

1. 推荐系统简介

个性化推荐 (推荐系统) 经历了多年的发展,已经成为互联网产品的标配,也是AI成功落地的分支之一,在电商(淘宝/京东)、资讯(今日头条/微博)、音乐(网易云音乐/QQ音乐)、短视频(抖音/快手)等热门应用中,推荐系统都是核心组件之一

2. 推荐系统产生背景

  • 信息过载 & 用户需求不明确

    • 分类目录(1990s):覆盖少量热门网站。Hao123 Yahoo
    • 搜索引擎(2000s):通过搜索词明确需求。Google Baidu
    • 推荐系统(2010s):不需要用户提供明确的需求,通过分析用户的历史行为给用户的兴趣进行建模,从而主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息。
  • 什么是推荐系统

    • 没有明确需求的用户访问了我们的服务, 且服务的物品对用户构成了信息过载, 系统通过一定的规则对物品进行排序,并将排在前面的物品展示给用户,这样的系统就是推荐系统
  • 推荐系统 V.S. 搜索引擎

    搜索推荐
    行为方式 主动 被动
    意图 明确 模糊
    个性化
    流量分布 马太效应 长尾效应
    目标 快速满足 持续服务
    评估指标 简明 复杂

3. 推荐系统的作用

  • 高效连接用户和物品, 发现长尾商品

  • 留住用户和内容生产者, 实现商业目标

  • 推荐系统的工作原理

    • 社会化推荐 向朋友咨询, 社会化推荐, 让好友给自己推荐物品
    • 基于内容的推荐 打开搜索引擎, 输入自己喜欢的演员的名字, 然后看看返回结果中还有什么电影是自己没看过的
    • 基于流行度的推荐 查看票房排行榜,
    • 基于协同过滤的推荐 找到和自己历史兴趣相似的用户, 看看他们最近在看什么电影
  • 推荐系统的应用场景 feed 流/信息流

在这里插入图片描述

4. 推荐系统和Web项目的区别

  • 稳定的信息流通系统 V.S. 通过信息过滤实现目标提升
    • web项目: 处理复杂逻辑 处理高并发 实现高可用 为用户提供稳定服务, 构建一个稳定的信息流通的服务
    • 推荐系统: 追求指标增长, 留存率/阅读时间/GMV (Gross Merchandise Volume电商网站成交金额)/视频网站VV (Video View)
  • 确定 V.S. 不确定思维
    • web项目: 对结果有确定预期

    • 推荐系统: 结果是概率问题


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