一个不懂算法的产品聊聊推荐应用（附思维导图）

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2023-07-05 03:16:39

一个不懂算法的产品聊聊推荐应用（附思维导图）

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。对产品经理来说，了解推荐算法也是其工作内容之一，本文作者结合思维导图对推荐算法进行了梳理说明，我们一起来看一下。

一、关于推荐的几个定义

根据用户行为的推荐（对大众用户给出/平台想要给的推荐），在内容产品和社交应用中，主要采用引导用户选择+根据用户画像匹配为条件，为用户进行推荐，达到更加精准的目的。

标签：给商品定义标签，有利于对商品进行分类，给商品做好区分定义。
搜索：提供一个搜索功能，用户在搜索入口，针对性的对想要了解的内容输入关键词进行搜索。
分类：因为要对商品做分类，用于区分。
热门：展示量最多的产品，系统会按照热门的场景进行分类。
操作：针对购物应用和短视频应用，就是看用户在界面上，是否有滑动、持续浏览、点赞、加入购物车、送礼等行为，用来对用户的操作进行加权平均。
关注：单体关注和主体关注，是相互结合的。
推荐：按照场景来区分，这是两件不同事件，分别对应两种操作。

这些定义对于推荐算法的实现和应用都有着重要的作用。

二、个性化引擎推荐

个性化推荐算法是根据用户的静态信息和动态行为信息来全方位推荐。静态信息包括用户自身属性，如性别、年龄、收入、购物时间、价格等；动态信息包括用户的搜索历史、浏览记录、购买记录、物品评价记录等，给用户属性进行标签定义。推荐时可考虑三类推荐机制：用户画像模型统计推荐、基于内容元数据建模的推荐、基于协同过滤的推荐。多数据混合推荐采用多种推荐机制将结果分不同的区显示给用户。

三、思考

思考是一个产品人的基本要求，对于自我提升非常有帮助。做产品需要掌握一套有效的方法论，无论是前辈总结出来的aarrr、kano、mvp还是自己定义的先规划，在调研，然后让用户试用后反馈，这都是需要有针对性、有目的性的去做执行，并将内容进行提炼并转化为自己的核心价值。对于产品人来说，要全面高效地获取各方面的知识，让自己全面发展、快速成长。

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推荐算法用户画像个性化推荐协同过滤数据混合推荐思考

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