推荐系统学习笔记——一、为什么学习推荐系统

一、为什么学习推荐系统

1、为什么学习推荐系统

• 薪资高

  • 拉勾网-推荐系统职位列表

• 职位重要

  • 推荐系统的改进可以创造巨大收益，甚至决定企业的成败
  • 头条、抖音、快手，都是以推荐系统作为流量分发的主要手段
  • 淘宝、京东、亚马逊等商城，为你推荐、猜你喜欢、看了又看等
  • 据报道，推荐系统给亚马逊带来了35%的销售收入，给Netflix带来了高达75%的消费，并且Youtube主页上60%的浏览来自推荐服务

• 发展广阔

  • 技术方向设计大数据处理、流式计算、数据挖掘、机器学习、高并发服务、用户体验等领域，不论是想广度发展还是深度发展都能满足

2、推荐系统是什么？

定义：根据用户的历史信息和行为，向用户推荐他感兴趣的内容

两大非常重要的方向：

• 基于行为的协同过滤
• 基于内容的相似推荐

3、推荐系统解决什么问题

• 信息过载

  • 商品、视频等有好几百万
  • 用户：怎样找到自己感兴趣的物品？
  • 系统：怎样展示几百万的物品给用户，达到自己的商业目标？

• 挖掘长尾

  • 大部分的冷门物品得不到暴露，然而他们的加和价值超过热门物品
  • 亚马逊图书分类57%的收入来自长尾冷门的书籍
    

• 用户体验

  • 搜索：当明确自己的目标的时候，我们用搜索引擎
  • 推荐：当不明确的时候，推荐系统推荐我们感兴趣的商品
  • 一个系统推荐了我感兴趣但是自己很难发现的物品，想一想逛京东、亚马逊，买了自己不需要物品，提升用户体验，增大用户留存和转化