大家好,又见面了,我是全栈君,祝每个程序员都可以多学几门语言。
对推荐的理解总认为水非常深,非常easy走进相近的误区。以下以电影推荐为例,谈一下个人理解。
1. 推荐不是评分。
推荐中一般须要对电影进行评分,可是“推荐 != 评分”,否则,仅仅须要将评分最高的电影推荐给用户即可了。可是,对于喜爱恐怖电影的人来说,你给他推荐别的类型的电影他也不会喜欢,其它恐怖电影哪怕评分再低,也会想要去看(哪怕看完了会再吐槽)。
2. 推荐不是预測个人评分。
仍以上面为例,对于喜欢恐怖电影的人来说,他会对“海豚湾”(纪录片)给出非常高的评分,给“XX鬼王”非常低的评分,可是,给的评分高并不代表想去看,同一时候推荐这两个电影,他可能会选择观看后者。——我想要看的东西并不一定是我评价非常高的东西。(就像是,我会赞扬品德高尚、舍己救人的人,但我自己并不一定会要求自己这样去做。评价高和想要看是两码事。)
3. 推荐并不一定仅仅是推荐相似的东西。
我在豆瓣电台听音乐的时候,标注喜欢了两首武侠歌曲,结果立即推荐了十首相似歌曲。会使别人厌烦。道理同上,评价高并不一定想要看。我标注喜欢,可能是长期兴趣,但并不一定代表如今一定要连着听十首。不能吃相同的东西一下子噎死,各类型交错才干长久的保持新奇感,不讨厌。
4. 推荐中新奇感非常重要。
新奇感个人感觉能够分两种。一是能够反复的新奇:比方,听豆瓣电台时,仅仅要曲风混搭,不停的变换,哪怕是听我听过的歌曲也能够(甚至还会喜欢这样);二是基本不要反复的新奇,比方看电影或看书,非常少有人再看一遍看过的电影。这时候就要发现新奇的,没看过的电影。
5. 推荐要对用户有价值。
这一点主要是针对看书想到的。尤其是在专业书上,读书人想要知道更专业的知识领域,这时候就会越来越进入到小众的领域中。怎样挖掘出“正在看这本书的人以后会继续看什么样的书”?
6. 推荐要对商业有价值。
热点推荐和长尾推荐都是须要的,在不考虑社会责任的情况下,以创造商业价值最大为主要目标。
參考资料:
http://www.52ml.net/16040.html
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