大話三種個性化推薦，你喜歡哪種？

 

    推薦不是預測，推薦是有依據的，預測是扯淡的。今天本文來談兩種「推薦」和一種相似「預測」的推薦。其實無論推薦也好仍是預測也好，都是有依據的。

 

1、最先我是這樣喜歡上「推薦」的

   豆瓣。

   不得再也不次解說一下豆瓣：大約05年接觸到這個網站，來自於好友推薦。吐槽：也許這就是早期「朋友圈」這個概念了，北漂時很孤獨、很空虛、很無助，從小城市來到大城市什麼都感到很新鮮，新鮮到都不知道什麼是好什麼是壞的，因而「朋友圈」對你的無節操推薦你都會火燒眉毛的嘗試一下。

 

    那時爲什麼咱們想不到作這麼一個應用呢？，因此說有句負能量的話很對：」你只需看着別人精彩，上帝對你另有安排」。（我認爲愚鈍的我，就算上帝對我有所安排，也體會不到）

 

    回到正題:當我在豆瓣上看了一大堆書評和影評後發現之後想看什麼「彷佛豆瓣已經知道了」。由於在它的首頁上已經顯示出「猜你喜歡」，並且很是精準。

 

　　接下來的日子是我用c#實現「猜你喜歡」算法，因而各類餘弦類似性、修正的餘弦類似性、協同過濾算法被我瘋狗般的實現了一遍,並用在了公司某電商項目中。

 

　　花絮：

    一、最近有個項目也須要用到推薦算法。我又開始複習舊功課了

    二、我仍是打算作一個「猜你喜歡」，來給用戶推薦信息或購物

    三、我一個朋友建議我作一個「猜你媽喜歡」的功能，比「猜你喜歡「更簡單更暴力，更能符合電商「創新」法則。我很認同的昏倒了

 

　　關於餘弦類似性：

    若是不明白這個算法的人，咱們能夠理解爲向量夾角。每個向量就是每個人對某個事物的喜愛程度和打分，向量之間的夾角越小說明你和某人類似度越高。經過這個基本原理，只要你對某個商品進行了打分，那麼我立馬能夠找出和你興趣愛好很相似的用戶，因而我會把他們的興趣愛好商品推薦給你。理論上講，可以中你的興趣度很高。

 

　　點評：

    這種推薦來自於大數據的挖掘。樣本數據越大結果越精準。不光是電商，信息類門戶如微博都會使用相似這種算法思路實現推薦。譬如你常常會在微博上看到「可能你感興趣的人「，我大體看了看，確實命中率在60%以上。

 

2、微信朋友圈推薦

 

    微信的到來讓咱們欣喜若狂，其朋友圈非常讓人耳目一新。大約有那麼幾周時間，我每天能看到微信朋友圈裏分享技術、互聯網新聞、涉yellow段子、各類節操商品購物推薦、各類養生知識。

    其實，這叫「被動推薦「，不須要任何算法。凡是」朋友「推薦的東西總能讓你感受」可能會很美好「。

    事實上時間久了我發現：

    一、技術知識因爲格式問題，在微信裏看根本不適合

    二、互聯網新聞還不如看微博

    三、涉yellow段子都是看了無數遍的重複段子

    四、商品購物推薦基本要麼是爛貨要麼是吭貨，還有誘導點贊

    五、養生知識不少都是假的。

    因而，我在微信中把一些「無節操、無腦」推薦的好友給屏蔽了。由於，有些東西我不須要他們的推薦。逐漸開悟的民衆也許已經能本身「判斷是非」了。

 

　　點評：

    這種推薦無節操、很暴力。不能否認的是興趣愛好相似的小衆羣體中進行的「推薦」，轉化率很高。只不過持久性不足，其效果太容易大起大落。

 

3、統計學推薦

    你們知道爲神馬星座這麼準？

    網上說，其實它是一門統計學，把各個出生年月日的人物性格統計出來（我不知道是何方神聖統計的），而後大部分人都會與其有所對應，畢竟用統計學的話不符合的都是少數。

 

  這裏我舉個小案例，讓你們知道利用統計學作推薦的「魔力「：

 

   假如我是一個詐騙團隊頭目，最近缺錢花，今年又是2014世界盃，因而我想到了一個辦法來騙錢。方法以下：

   首先假設世界盃已經開始了，第一場是巴西對中國

    一、買一萬個信封，分紅兩份，前五千份寫上巴西贏，後五千份寫上中國贏。落款是：宇宙級世界盃超精準預測推薦小組。而後在開場前把1萬份信都寄出去。

    二、規則很簡單。若是用戶收到的預測信是正確的，請關注信封上印的「二維碼公衆號」，並回復1，這樣他們下一場比賽還會收到咱們的預測信息(不過，用的不是再是紙質信封，而是微信公衆號直接發預測推薦結果，節約成本)，不關注、不回覆則再也不發信息。

    二、因而巴西和中國正式比賽有一萬我的會收到個人信。接下來就是他們興致勃勃的看球賽。咱們假設結果是中國贏，因而收到「巴西贏」的5000人會把信當場撕掉。一邊罵我是2B一邊還可能打電話報警。不過這些我都沒問題，我已經準備了多部手機號碼了。不過可喜的是，另外5000人會關注個人微信公衆號，並回復「1」，而後殷切的等待下一場預測結果。

    三、假設第二場是：美國VS朝鮮。因而，我針對這5000人再次分紅兩組，一組2500我的發「美國贏」，一組2500人發「朝鮮贏」。

    四、後面的結果你們也能猜到了。繼續會有2500人「取消對個人關注」，另外2500的人對我開始「有點崇拜」。

    五、以上步驟反覆類推，經我估算，大約關注人羣減小到150人左右時（大概進行了5次預測推薦），這150人絕對會是個人忠實粉絲（瘋狗般的崇拜我），很忠實，由於他們連續5次得到的推薦結果都是和真實比賽是同樣的。

    六、下面一次的預測結果我就不會和之前同樣了。而是發送一條文字信息「本團隊爲全人類主宰級、宇宙級、恐龍級推薦團隊，咱們的推薦必然會獲得god同樣的驗證，若是您須要再次得到下一場比賽的結果，請向XXX帳號支付XXX元，你將會一如既往的獲得咱們的服務」。最後，別忘了提示一下：咱們推薦的結果能夠用來「賭球「

    七、好吧。我能夠很負責任的告訴你們，這150我的必然會有90%的人匯款給我。並期待下一場結果

    八、你們要問後來呢？我想說還須要後來嗎？捲鋪蓋逃跑了。換個微信號、換個城市繼續吧

    極其嚴肅的申明：以上辦法請勿模仿，僅僅爲讓你們學習統計學的推薦原理，模仿後形成的後果本人一概不負責。

    點評：

    不要小看統計學推薦。他常常被用於一些「自媒體電商」，「特定行業人羣電商」。作法更簡單、更暴力，只不過他就像「數學謎題」同樣，大部人會繞進去。

    譬如我再舉個例子：

    早期國外有個電商網站，特色是天天賣一種商品。因而天天有幾萬人上來看究竟是啥商品，其中一半人喜歡一半人不喜歡。根據上面的案例反覆類推。最終網站積累了幾千種子用戶，由於他們發現這個網站天天推的商品都是他們喜歡的，頗有愛、很開心。因而，多年後該網站搖身一變變成了針對一些特定行業、特定領域用戶羣服務的真正的電商網站。

    結論：

   這裏不下結論，防止對你們的思惟產生固化。思考一下、想一下。換種思惟海闊天空。

 

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