設計推薦系統的10條原則

2021-10-02 06:01:21 字數 787 閱讀 9397

2009 年 acm 推薦系統大會上 strand 研究人員做了乙個報告」推薦系統十堂課」,在這個報告中 strand 的研究人員總結了他們設計推薦系統的經驗,提出了10條在設計推薦系統中學習到的經驗和教訓:

確定你真的需要推薦系統。推薦系統只有在使用者遇到資訊過載時才必要。如果你的**物品不太多,或者使用者興趣都比較單一,那麼也許並不需要推薦系統。所以不要糾結於推薦系統這個詞,不要為了做推薦系統而做推薦系統,而是應該從使用者的角度出發,設計出能夠真正幫助使用者發現內容的系統,無論這個系統推薦演算法是否複雜,只要能夠真正幫助使用者,就是乙個好的系統。

確定商業目標和使用者滿意度之間的關係。對使用者好的推薦系統不代表商業上有用的推薦系統,因此要首先確定使用者滿意的推薦系統和商業上需求的差距。一般來說,有些時候使用者滿意和商業需求並不吻合。但是一般情況下,使用者滿意度總是符合企業的長期利益,因此這一條的主要觀點是要平衡企業的長期利益和短期利益之間的關係。

選擇合適的開發人員。一般來說,如果是一家大公司,應該僱傭自己的開發人員來專門進行推薦系統的開發。

忘記冷啟動的問題。不斷地創新,網際網路上有任何你想要的資料。只要使用者喜歡你的產品,他們就會不斷貢獻新的資料。

平衡資料和演算法之間的關係。使用正確的使用者資料對推薦系統至關重要。對使用者行為資料的深刻理解是設計好推薦系統的必要條件,因此分析資料是設計推薦系統中最重要的部分。資料分析決定了如何設計模型,而演算法只是決定了如何優化模型。

不要浪費時間計算相似興趣的使用者,可以直接利用社會網路資料。

需要不斷地提公升演算法的拓展性。

選擇合適的使用者反饋方式。

設計合理的評測系統,時刻關注推薦系統各個方面的效能。

10條在設計推薦系統中學習到的經驗和教訓

2009年acm推薦系統大會上strand研究人員做了乙個名為 推薦系統十堂課 的報告,在這個報告中strand的研究員總結了他們設計推薦系統的經驗,提出了10條在設計推薦系統中學習到的經驗和教訓 1 確定你真的需要推薦系統 2 確定商業目標和使用者滿意度之間的關係 3 選擇合適的開發人員 4 忘記...

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