神马文学网对网站推荐引擎机制的一些看法-成成 - 新浪BLOG
来源：百度文库 编辑：神马文学网 时间：2024/04/29 00:37:56
在WEB1.0的时代，似乎大家都没有把推荐机制当成多么高深的东西研究过。无非是一些同僚受到Amazon推荐系统“购买此书的用户还购买了以下产品”的震撼并有所感悟，学着做了些相关的工作。到了WEB2.0的时代，大家都强调用户黏度、用户体验、用户贡献度......推荐机制在网站信息组织中的作用慢慢受到人们的重视。
需要说明的是，在我的思维里，推荐机制和推荐系统不仅仅起到多卖出去两本书的作用，而更加倾向于“网站信息组织机制”。当推荐机制成为网站信息组织机制的核心部分的时候，个性化页面才会变得比较有趣！
《网站推荐机制中的艺术、科学与商务问题》一文中总结到四种推荐机制：
1、个性化的推荐－－根据用户过去在网站的行为进行推荐
我们看到很多推荐系统根据用户的历史访问行为、购买行为，推理用户的目前的需求，以此来组织信息。这种方式，主要就是基于个性化的推荐机制。
2、社会化推荐－－根据类似用户过去在网站的行为进行推荐
早期“购买此书的用户还购买了以下产品”的推荐系统，主要就是基于社会化的推荐机制。根据访问/购买此产品的用户前后行为的数据，进行简单的统计分析，即给出几率最高的行为信息进行推荐。
3、基于产品的推荐－－基于产品本身的特性进行推荐
基于产品本身的特性进行推荐，往往就是产品基因推荐机制。
很多网站的推荐机制对于产品基因推荐机制的认识是较浅的。一般来说，认为仅仅是Keyword、Tag技术下的信息组织方式，就是产品基因推荐机制。这没有错，但不完全。Keyword、Tag是比较表层的关联，而深层次的关联，挖掘的还不够深刻。
其实，在我看来，Tag技术不应该是那么简单的！Tag不应该是线性的组织结构，而应该是立体的、多维的（对于这点，我还没有完全想明白，也许想的不对）！——这才是我理解的产品基因。这个想法是比较抽象的，我们尝试着用一个例子来探讨一下。
在dig来的两篇文章中都提到了“Pandora”——基于遗传学的推荐系统——“音乐染色体组项目的推出，目的在于把音乐解析成为最基本的基因组成”。
音乐是比较有趣的例子。音乐是一个不断进化的过程。就说现代欧美音乐来说，Jazz、Funky、Reggae、Bossa Nova、R&B、Blues、Hard Rock、Heavy Metal、Death Metal、Punk....这些音乐形式很多外在的联系似乎很难用一个线性的Tag进行关联，而其中内在的许多音乐元素的联系，又使得很多表面不相关联的音乐形式有了关联。
或者通俗些说，线性的Tag应该是一本族谱，有一个点出发，开枝散叶。而多维的Tag里，往往发生的是“乱伦”的现象，由此而带来的推荐结果会有所不同。
那么，回归到音乐上来，由于音乐元素的立体的“乱伦”现象的存在，因此，用户们往往会喜欢一种音乐的同时，又喜欢另一种表面上完全不相关的因素。比如在现实生活中，我们发现喜欢Jazz的人，往往也喜欢Bossa Nova。
也许这个例子举的不太合适，因为，很多东西我也没有想得太明白！呵呵....
4、以上三者的混合
三者的混合，似乎是目前推荐机制的主流思路。然而，我一直认为，这种基于静态因素的推荐机制，准确度应该是高的有限的。因此，我希望提出结合“用户历史行为＋社会历史行为＋产品基因＋用户动态行为＋外界扰动项”的“个性化动态推荐系统”。
文章引用自：
需要说明的是，在我的思维里，推荐机制和推荐系统不仅仅起到多卖出去两本书的作用，而更加倾向于“网站信息组织机制”。当推荐机制成为网站信息组织机制的核心部分的时候，个性化页面才会变得比较有趣！
《网站推荐机制中的艺术、科学与商务问题》一文中总结到四种推荐机制：
1、个性化的推荐－－根据用户过去在网站的行为进行推荐
我们看到很多推荐系统根据用户的历史访问行为、购买行为，推理用户的目前的需求，以此来组织信息。这种方式，主要就是基于个性化的推荐机制。
2、社会化推荐－－根据类似用户过去在网站的行为进行推荐
早期“购买此书的用户还购买了以下产品”的推荐系统，主要就是基于社会化的推荐机制。根据访问/购买此产品的用户前后行为的数据，进行简单的统计分析，即给出几率最高的行为信息进行推荐。
3、基于产品的推荐－－基于产品本身的特性进行推荐
基于产品本身的特性进行推荐，往往就是产品基因推荐机制。
很多网站的推荐机制对于产品基因推荐机制的认识是较浅的。一般来说，认为仅仅是Keyword、Tag技术下的信息组织方式，就是产品基因推荐机制。这没有错，但不完全。Keyword、Tag是比较表层的关联，而深层次的关联，挖掘的还不够深刻。
其实，在我看来，Tag技术不应该是那么简单的！Tag不应该是线性的组织结构，而应该是立体的、多维的（对于这点，我还没有完全想明白，也许想的不对）！——这才是我理解的产品基因。这个想法是比较抽象的，我们尝试着用一个例子来探讨一下。
在dig来的两篇文章中都提到了“Pandora”——基于遗传学的推荐系统——“音乐染色体组项目的推出，目的在于把音乐解析成为最基本的基因组成”。
音乐是比较有趣的例子。音乐是一个不断进化的过程。就说现代欧美音乐来说，Jazz、Funky、Reggae、Bossa Nova、R&B、Blues、Hard Rock、Heavy Metal、Death Metal、Punk....这些音乐形式很多外在的联系似乎很难用一个线性的Tag进行关联，而其中内在的许多音乐元素的联系，又使得很多表面不相关联的音乐形式有了关联。
或者通俗些说，线性的Tag应该是一本族谱，有一个点出发，开枝散叶。而多维的Tag里，往往发生的是“乱伦”的现象，由此而带来的推荐结果会有所不同。
那么，回归到音乐上来，由于音乐元素的立体的“乱伦”现象的存在，因此，用户们往往会喜欢一种音乐的同时，又喜欢另一种表面上完全不相关的因素。比如在现实生活中，我们发现喜欢Jazz的人，往往也喜欢Bossa Nova。
也许这个例子举的不太合适，因为，很多东西我也没有想得太明白！呵呵....
4、以上三者的混合
三者的混合，似乎是目前推荐机制的主流思路。然而，我一直认为，这种基于静态因素的推荐机制，准确度应该是高的有限的。因此，我希望提出结合“用户历史行为＋社会历史行为＋产品基因＋用户动态行为＋外界扰动项”的“个性化动态推荐系统”。
文章引用自：
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