「」如何解决热门推荐的3大难题?
个性化推荐强调于精准性 , 要求在这个信息过载的互联网世界中能够精准推荐出符合用户感兴趣的产品 。那么如何将热门有效的融入到推荐系统呢?
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自豆瓣在个性化推荐的尝试 , 到现在新起之秀的今日头条、电商巨头的亚马逊利用个性化推荐成为行业中的佼佼者 。很多互联网企业开始将目光开始聚焦在个性化推荐 , 希望通过个性化推荐赢得市场 。
热门是互联网产品中最常见的功能之一 , 如“大家都在看” , “今日爆款”等字眼随处可见 。热门结合了众多渠道 , 发挥着提供最热优质的内容服务的作用 。
个性化推荐强调于精准性 , 要求在这个信息过载的互联网世界中能够精准推荐出符合用户感兴趣的产品 。而热门具有统一性 , 不管个体用户的行为 , 热门的数据都是统一的 。
这两者看似相悖 , 但试想一下 , 若周围的朋友都在讨论热点事件时 , 你却一无所知 , 是否感觉与整个社会脱节了呢?因此 , 在追求精准性和个性化的同时 , 也需要考虑社会统一性 。
那么如何将热门有效的融入到推荐系统呢?
接下来 , 带您开启个性化推荐的宇宙飞行之旅 , 该班次出发于分析热门的优劣;小憩于如何解决热门劣势;中转至个性化推荐与热门的结合;到站于精准性与统一性共存的“推荐星球” 。
热门的阐述
每个人对热门都会联想到很多词语 , 如热销榜、畅销书籍、网红等等 , 热门在日常生活中扮演着越来越重要的角色 。同样 , 在互联网中 , 热门也占据着重要的地位 。热门的应用场景十分广泛 , 下图展示了部分领域中的热门应用:淘宝(电商)、爱奇艺(视频)、微博(社交)、酷狗(音乐) 。
接下来从三个方面深入了解热门:热门的影响因素、热门的优势以及热门的弊端 。
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图热门的应用场景
1. 热门的影响因素
【「」如何解决热门推荐的3大难题?】结合现实来说 , 热门主要受三个部分的影响:物品自身的属性、用户的反馈以及时间 。
物品自身的属性:
若两部电影同时首映:《少年的你》和《半个喜剧》 , 相信绝大部分观众都会选择《少年的你》 。因为《少年的你》是由流量小旦(易烊千玺)和实力演员(周冬雨)饰演 , 且经过了前期大量的宣传 。因此 , 从物品自身属性来看 , 两部电影是无法相提并论的 。
用户的反馈:
物品自身的属性虽然看上去属于天然优势 , 但是在实际的算法中也不会占据主要的地位 。内容是否真的好 , 还需要真实用户的检验 。在推荐星球中 , 用户的行为(浏览、点赞、分享、评论、转发等等)也是重要的考虑因素 。
时间因素:
很多物品属于一次性消费 , 用户看过也就是看过了 , 很少进行二次消费 。若热门的数据是一成不变的 , 或者更换周期不合理的话 , 用户会感受到乏味无趣 , 从而造成了用户的流失 。所以 , 不管何种平台都希望热门能够按照合理的周期进行更新 , 时间成为不可缺少的考虑因素 。
2. 热门的优势
热门在互联网市场上扮演着重要的角色 , 其主要原因如下:
新用户冷启动问题:
当用户行为数据量少且用户信息获取不准确(用户冷启动问题)等现状下 , 热门反而比个性化推荐更加适用 。举个列子 , 若某一个用户刚刚注册某知名APP时 , 试问一下有多少人会寻着耐心注册性别、年龄、职业等信息呢?又有多少人会注册其真实的信息呢?
所以 , 在绝大多数用户冷启动情况下 , 选择热门进行推荐比根据用户社会信息进行推荐更加具有保障 。
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