今日頭條的個性化推薦，火了今日頭條，又火了抖音，爆品背后隱藏的推薦和推薦系統(tǒng)到底有什么魔力？

(1)推薦的概念

推薦建立在海量數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)上，向用戶提供個性化的信息服務(wù)和決策支持。推薦分為個性化推薦和非個性化推薦。推薦 作用有三:降低信息過載、發(fā)掘長尾、提高轉(zhuǎn)化率。值得強調(diào)的是，個性化推薦只是推薦的一種，是千人千面，精準到個 人一面;非個性化推薦包括熱門推薦、編輯精選、相似推薦等。

(2)推薦系統(tǒng)的概念及核心價值

基于推薦的釋義，顧名思義，推薦系統(tǒng)即根據(jù)用戶以及場景差異，對信息進行合理的排序、過濾，解決信息過載問題的一 套機制。 推薦系統(tǒng)幫助用戶在海量信息中找到所需要的服務(wù)與信息，是信息爆炸時代下的產(chǎn)物。改革開放以來，物質(zhì)文化生活極大 豐富，內(nèi)容和商品生產(chǎn)門檻在不斷降低，面對信息過載，精力有限的用戶的信息接受速度，與內(nèi)容和商品的生產(chǎn)速度呈現(xiàn) 矛盾。在這種情況下，推薦系統(tǒng)的普及與應(yīng)用，其核心價值就是解決信息過載。 簡單來講，我們不妨從以下四個關(guān)鍵點來了解推薦系統(tǒng)，如下:

關(guān)鍵 1:根據(jù)用戶及不同的場景差異 這是許多企業(yè)在做推薦系統(tǒng)初期容易忽略的一點，推薦系統(tǒng)不僅僅要基于用戶，相關(guān)場景的差異會對于最終的推薦效果產(chǎn) 生巨大的影響。

關(guān)鍵 2:對信息進行合理的排序、過濾
實際上企業(yè)有成千上萬乃至上億的 item，這些 item 可能是文章、視頻、商品等。如何將這些 item 推送給用戶，就會涉及 到推薦系統(tǒng)背后的運作原理。

關(guān)鍵 3:推薦系統(tǒng)要解決信息過載的問題
企業(yè)需要幫助用戶解決信息過載的問題，從而為用戶設(shè)計這樣一套機制。

關(guān)鍵 4:一套機制
推薦系統(tǒng)是由不同的算法、規(guī)則等構(gòu)成的一套機制。

（3）推薦系統(tǒng)對企業(yè)產(chǎn)品、業(yè)務(wù)的價值

推薦系統(tǒng)對企業(yè)產(chǎn)品、業(yè)務(wù)的價值主要表現(xiàn)在以下幾方面: 第一，推薦系統(tǒng)提升產(chǎn)品智能化及用戶體驗。以內(nèi)容分發(fā)行業(yè)為例，門戶時代的編輯通過人工的方式進行頻道內(nèi)的內(nèi)容分發(fā)。

以體育頻道為例，編輯所關(guān)注的內(nèi)容粒度可能是 NBA，但對于關(guān)注“詹姆斯”這種更細粒度的用戶群體，編輯則無法很好 地滿足。 第二，推薦系統(tǒng)降低運營成本，提升運營效率。隨著流量紅利消失，企業(yè)關(guān)注降本增效。傳統(tǒng)的門戶可能需要成百上千的 編輯來進行內(nèi)容分發(fā)，依舊無法滿足用戶更細粒度的內(nèi)容需求。推薦系統(tǒng)的存在，可實現(xiàn)幾個運營人員負責一個客戶端內(nèi) 容的分發(fā)，日常做一些推薦干預(yù)即可。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的推荐小课1：推荐、推荐系统是什么？有什么价值？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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