推荐系统

如何构建推荐系统的优化目标

做策略产品在构建你的目标的时候,一定要像毛主席说的那样“战术上藐视敌人战略上重视敌人”。切忌不能用战术上的勤奋掩盖战略上的懒惰,所以合理设定与构建推荐系统业务目

浅谈双塔模型在推荐和匹配中的作用

随着互联网的发展,用户面临着信息过载的问题。如何从海量的内容中快速地找到用户感兴趣的信息,成为了推荐系统必须解决的问题。在许多先进的推荐系统中,“双塔模型”已成

推荐系统案例:小红书的底层逻辑

一、小红书用户隐私政策收集和使用的个人信息根据收集的用户个人信息,我们可以发现小红书的业务模式始终是基于内容进行过滤、检索的信息流生活平台,在这一平台上生活美妆

电商及时推荐

不知道大家有没有体会,当你在电商网站上闲逛的时候,点击了一个商品之后,再回到列表页的时候,你会发现,原来点击的商品立马发生替换。这是什么操作,背后的逻辑是什么?这个需要从用户的购物心理路径说起。01

推荐策略产品经理实操(三):推荐系统与搜索系统的区别——整体逻辑流程对比

推荐的目的主要在于依据用户行为偏好,为用户推荐可能喜欢的事物;而搜索则是用户出于一定目的进行检索,前者为被动获取,后者为主动获取。具体而言,推荐系统与搜索系统有何差异?本篇文章里,作者从整体逻辑层面对推荐系统与搜索系统的区别进行了总结,一起来看一下。根据我平时接触的推荐和搜索业务,简单地将2个业务的流程进行梳理以及知识点扩展,便于需要的同学能够快速地了解2个系统的

推荐系统技术文本相似性计算(三)实战篇

前两篇可以直接看我的专栏或者文本相似性计算(一)文本相似性计算(二)前面说了两篇了,分别介绍了TFIDF和向量空间的相关东西,然后介绍了主题模型,这一篇我们就来试试这两个东西。词向量就不在这篇试了,词向量和这两个关系不大,不好对比,不过我最后也给出了代码。0. 工具准备工欲善其事,必先利其器,那么我们先来利其器,这里我们使用的是python的gensim工具包,地址是:ht

推荐系统本质与网易严选实践

本文对推荐的本质和实现思路进行了深入的探讨,并介绍了网易严选的推荐系统实践,让您充分领略个性化推荐的魅力。大数据在网易内部的应用丰富多彩,在《让机器读懂用户–大数据中的用户画像》一文中,网易工程师对用户画像进行了较为系统的介绍,并提到用户画像的一个重要作用在于个性化推荐。但企业怎样才能正确认识和利用推荐系统来拓展业务?本文对推荐的本质和实现思路进行了深入的探讨,并介绍了网易

深挖今日头条推荐量的秘密

本文以今日头条短视频为例子,图集和图文道理也一样,可以借鉴。了解推荐系统的基础逻辑在算法机制平台,播放量绝大部分取决于推荐量,您发布的短视频,会经过如下的流程:1.上传用户上传短视频到头条号后台。2.审核系统审核是否为违规,如果通过审核则发表成功。3.识别系统根据标题、媒体号的定位等标签信息识别后,试探性地推荐给首批目标用户。4.推荐根据用户反馈进行多批次的推荐或停止推荐。

影响推荐系统效果 5 个因素

影响推荐系统的因素有哪些?文章总结了5个要素,一起来看看。在一个网站或者app中,推荐系统通常会和整个大系统的多个方面有交互,推荐系统本身也有很多的组成部分,再加上整个系统所处的大环境,综合起来会有很多因素影响着一个推荐系统最终效果的好坏,这里的效果指的是包括准确率、召回率、多样性等等指标在内的一个整体整体效果,不做具体区分。在这里我们试对其中一些主要的因素做一讨论。需要指