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推荐算法入门:避开公式,产品经理了解这些就够了
编辑导语:推荐算法,其实早在1992年就提出来了,但是火起来却是最近这些年的事情,因为互联网的爆发,有了更大的数据量可以供我们使用,推荐算法才有了很大的用武之地。对产品经理来说,了解推荐算法也是其工作内容之一,那么应该从哪里入门呢?本文作者为我们进行了分析总结。 8月28日,商务部发布了一则公告《中国禁止出口限制出口技术目录》,第 45 条这次调整的内容,增加了多项目前最热门的技术,其中就提到了:…- 0
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产品经理必知的推荐算法二三事
编辑导语:如今在互联网的大数据下,很多功能和信息是通过算法进行推荐的,比如每个人的淘宝推荐里,可能都是一些自己感兴趣的东西,这就是根据推荐算法做到的;本文作者说明了产品经理需要知道的推荐算法,我们一起来看一下。 最近在了解推荐算法相关的东西,翻了一些资料,对常见的推荐算法有了一些基本的了解,就想着和大家分享下。 先来回顾一下互联网诞生到目前为止,我们寻找信息的方式变化——最早期的时候,信息是比较稀…- 7
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作为产品经理,不懂一点个性化推荐原理,怎么行?
在之前的文章《针对大众点评V10改版的一些看法》里面提到要想提高用户对内容的点击率,可以通过算法来实现个性化推荐。具体到实操阶段,虽然主要涉及到算法,但作为一名产品经理还是有必要了解的,为此我最近梳理出个性化推荐相关内容,不足之处,欢迎大家指正和讨论。 1. 为何要做个性化推荐 个性化推荐,一方面从用户角度,可以基于用户特征过滤掉“无效”物品/信息,推荐符合用户口味的物品/信息,从而提升用户体验,…- 8
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轻松看懂推荐算法:精打细算才是出路
信息过度和广告过多的社会中,推荐算法的使用也就显得理所当然。 推荐算法背景 在商品短缺,信息缺失和广告缺乏的时代,人类社会面临着无可奈何的选择不足困境;而在商品过剩,信息过度和广告过多的社会中,人类社会又面临着史无前例的选择过多困境甚至于因为选择过多而产生无从选择的尴尬情景。 在这两种截然不同的社会经济环境中,个体所采取或者说所应对的策略,前一种侧重于自觉地主动搜寻个体需求之物,后一种侧重于不自觉…- 4
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个性化推荐产品的核心指标有哪些?
昨天和阿里的推荐算法同学交流,聊到产品经理在算法/大数据中发挥的角色,我们一致认为产品同学能帮忙确定产品指标,这样开发同学就可以专心把模型做好了。那么对于推荐产品,我们一般看哪些指标呢?最近在做业务的过程中也有一些思考,正好周末整理一下,欢迎交流指教。 目前我们内部常看的指标有两类:场景转化效果指标和内容消费满意度指标。其中,场景转化类指标,包括:pv点击率、uv点击率、曝光点击率、uv转化率、人…- 5
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如何执行个性化推荐:个性化推荐的需求、算法和数据
毫无疑问,投其所好,往往能够帮助产品捕获更多的用户并且更为牢固的锁住用户,但关键在于如何执行个性化推荐,从而更好的满足用户需求。 个性化推荐的原理应该是在特定的,去构造一些合理的算法或规则将正确的数据推荐给正确的用户,这句话放在现在很多产品都是一样的,但可能在不同的产品上也有一点区别,比如说在百度视频里面所指的数据就是视频和用户。 视频:我们在几千万的视频属性库里面每一部视频都有一些它自己的静态属…- 3
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在谈推荐系统之前,请先避免这4个问题
缺乏科学精神的“产品理想主义”与“技术理想主义”要不得。 最近正在忙推荐系统的一些事,归纳出来了几个新人或者是技术人员需要注意或已经注意到还没说到点子上的那些问题,以供给各位一些参考。 一、高估系统对用户需求的捕捉能力 我们都说,搜索引擎是满足用户主动需求的产品,而推荐系统则是满足用户隐含需求的产品。当用户明确需要什么信息,就把需求转化为检索词,丢到搜索引擎,搜索引擎帮用户找到它,而推荐系统则能良…- 6
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