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不把梳子卖给和尚,你该迅速脑补推荐引擎这个事儿…

 2016-05-31 17:51  来源: 互联网   我来投稿 撤稿纠错

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“人做每一个看似主动的决策,其实是被信息被动决定的。”在不久前,Rokid创始人Misa.Z曾在造就Talk上分享过这样一个观点。只是在很多情况下,人们并不会意识到这种被动的存在。

比如,你走进任何一条商业街上的某间服饰店,流露出一点购物的倾向,导购人员就会走到跟前,指着不远处说:“那款是最近刚上架的新品,看起来与你的气质比较搭配”。这时你很可能会继续和导购人员交谈,多透露一些自己关于衣着打扮的看法,TA也会继续给出建议,帮助你选中最心满意足的款式。这些信息和数据的互通,最终让你做出决定。

当这些线下店里发生的推荐动作迅速被数据化后,就有了适合你口味的推荐。比如,你在收藏歌曲、选择电影的时候,那些看似简单的点击已经可以归纳出你是怎样的一个人,或者说,你将成为怎样的一个人。豆瓣网上有一半观众觉得《美人鱼》“力荐”一半的观众认为“还行”,知乎上,这样那样的赞同、标记,无一不在向外界描述着你的口味。“喏,这是我。”

对于那些可以获得、储存并且分析这些信息的公司而言,他们可能比你的闺中密友更清楚你的兴趣所在。这种听起来像是“第六感”的东西,现在正以1和0为载体出现在网络服务器上,这便是推荐引擎的雏形。

亚马逊很早就意识到了一个优秀的推荐引擎系统可以带来什么。它通过数据挖掘算法和比较机制将用户的消费偏好与其他用户进行对比,借以预测用户可能感兴趣的商品。即便是再偏门的书籍或者影像制品,也会被管理员赋予很多标签,并和用户一一匹配。

在搜索领域,胜负已经非常明显。国外有Google遥遥领先,国内百度首屈一指。但到目前为止,还没有哪个推荐引擎是当之无愧的市场领导者。

对很多客户而言,为了避免把梳子卖给和尚,一个好的推荐引擎是市场竞争中的必然之选。它不仅需要基于用户的口味和喜好提供精确推荐,还要对其结果进行实时计算,使得用户访问网站期间就能够获得推荐内容服务,而不是在用户离开之后。

最近,中国云计算厂商阿里云大数据平台“数加”旗下一款推荐引擎产品引起了市场的强烈关注。在提升新版之日,该产品一上线便瞬间被秒光,之后仍有很多用户咨询求购。这绝非一次简单的产品升级,其核心优势正是在于,通过这套推荐系统,客户可以利用阿里云的实时计算能力,及时快速地了解他们的用户。

大麦网是一家专做票务的网站,在应用此款推荐引擎后,其推荐转化率提高到了4%左右,单日最高转化峰值曾到达10%以上,开发人力成本由900人天降低到了30人天。

“以更低的成本完成开发,为客户节省程序量达到90%,在这个基础上,我们还在努力刷新成绩。”卢梭是数加平台的一名算法专家,几个月前,他一直在着手这项推荐引擎的开发和商用。

至于这款“更懂人心的”推荐引擎为什么受欢迎,他认为,之前市场上的推荐引擎基本上都是黑盒的,客户无法知道推荐的逻辑,也不能干预。数加推荐引擎是白盒,也就是说,所有算法、流程对客户都是透明的,客户可以通过这个产品逐步培养自己的能力,而不是仅仅停留在统计分析BI的层面。

“打个比方,我们还可以在数加的推荐引擎上自己写算法,这套适配我们的算法将被我们更好地调试,其智能化程度大大超出了我们的预期。”大麦网数据总监王威说。咨询公司Gartner最近的一项研究也解释了这个问题,Gartner认为到2018年,那些全面投资各种个性化在线购买服务的企业,其销售额将超过其他企业的30%。

时至今日,几乎所有大型的电子商务系统中,如Amazon、CDNOW、Netflix等,都不同程度地使用了各种形式的推荐系统。“社会化网络将会被这些系统所驱动,推荐系统将会成为接下来十年中最重要的革新之一。”在90年代中期开发出第一批推荐引擎的米尼苏达大学计算机科学系教授约翰·里德(John Riedl) 曾这样说过。数字化时代,这些软实力已然成为企业“弯道超车”的新机会。

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