推荐算法的应用场景-推荐算法的应用场景有哪些
推荐算法工程师有前途吗?
是的,推荐算法工程师具有很大的前途。随着互联网技术的不断发展,智能化技术也在不断进步,推荐算法也越来越重要。
推荐算法工程师可以为商家制定合理、有效的推荐策略,使商家可以根据用户的需求和喜好,提供个性化的服务,从而提升商家的服务水准和推广效果,更有利于企业的发展。
用户浏览什么就越推荐什么,头条这种纯机器算法推荐有什么利弊?对用户有什么影响?
我感觉并不好,一味的推举顾客想要的只是短期利益,固化了本软件的功能,让顾客不能深入的体会该软件的广度,没有发挥该款软件的特长。本软件程序员做的不是很贴切,我觉得可以规类,划分区域,让顾客像图书馆一样查找。
这里有一个微小的差别:并不是用户浏览什么就越推荐什么,而是根据用户浏览的内容,推荐其他用户可能会感兴趣的内容。
这个差别虽然不大,但是是在设计思路上完全不同。头条会通过用户的浏览记录,来判断用户更有可能对哪些内容感兴趣,然后将用户逐渐赶到某个小圈子里,让用户看到的内容都是他感兴趣的。
这样做当然有利有弊。
有利之处当然是增加了用户的在线时长,这也是大多数app努力想要达到的目标。毕竟在线时长更长就意味着有更多的机会展示广告,也就有更多收入。这种方法用得好的话,能够极大地增加用户的黏性,让用户越来越多地使用这种***。
而弊端也很明显:即会限制用户的选择。和传统上用户主动寻找信息不同,头条的这种方式会让用户没有机会也没有动力去寻找内容,而只是被动地接收内容。
对于用户来说,产生的影响可能会有两种。第一种,是沉迷,即花费本来不应花费的大量时间在这个***上。这还不算什么大问题。
第二个问题可能会严重一些,它可能会让用户对世界的认识出现偏差。这种现象有一个专有名词叫做“信息茧”,是指用户会因为被特定的信息环绕,而认为真实的世界就是这些信息所描述的样子。这可能会导致对真实世界的水土不服,观点偏激等等。
感谢邀请
这是为了给用户提供更为精准有效的信息,减少用户寻找的时间。
但这样的算法推荐,实际上会给用户造成干扰。用户今天感兴趣的东西明天不一定会继续感兴趣,但机器会记住用户的喜好,明天依旧会推荐,这就会给用户造成不好的使用感受。
谢邀!
经常会有这样的感觉,玩头条玩得多了,总感觉头条在监视我们,我们看什么他就推荐什么内容,这种纯机器算法的推荐说好也不好。
纯机器算法推荐让我们看到的信息面越来越窄了!
现在什么都讲究精准营销,其实头条的算法推荐也算是一种精准营销,本质上是一种类协同过滤算法,你看什么就默认你对这类信息感兴趣,他就会自动推荐给你类似的信息,这就是传说中的千人千面吧,让每一个人看到不一样的信息。但是这样很容易审美疲劳,再说我今天浏览的内容不代表我明天还有兴趣,你这两天看房地产的信息,这几天都会一直推荐这类信息,这样导致我们看到的信息面越来越窄了,我觉得不是什么好事,很容易让人厌倦。
虽然机器算法有一定的弊端,但是目前来看,机器推荐是一种高效的推荐方式
现在社会是信息社会,各种信息大爆炸铺面而来,我们从中找到自己感兴趣的信息并不容易,如果没有机器推荐,我们看到的将是杂乱无章的信息,从中找到对我们有用的信息简直太难了,耗时耗力还不一定得到我们想要的信息,所有说,在信息搜寻方面,推荐算法是一种高效的信息检索方式,不过不同于搜索引擎的主动搜索,推荐算***根据你的浏览动作来推荐。
我个人觉得这个推荐算法真的是弊大于利,我觉得应该让用户在应用内使用搜索主动查找感兴趣的信息,至于推荐,我觉得推荐时事新闻热点就好了。
推荐算法,可以做什么?
个性化推荐算法,嗯这个目前是比较火热的一个话题,在生活中现在推荐的方方面面太多了,什么QQ等社交软件内每天都有各种产品的广告的推送,更是在朋友圈还有奔驰这样的大企品牌的广告推送呢,总的来说这个个性化推荐算法吧,可以说就是很有针对性的进行推送吧。我了解的有两种个性化推荐方法吧:
1、基于关联规则的推荐。这种推荐的话是根据用户的已经选择的项目及没有选择的之间的关联性来作的推荐,比如比较常见的就是购物篮分析了,主要就是通过大数据来分析顾客平时的购买习惯对于商品之间选择的联系来看的,最著名的就是啤酒和尿不湿的例子了。
2、基于知识推理的推荐。这种方法算是数据挖掘技术在个性化推荐系统领域最经典的应用了。它主要就是根据的某些知识的推理分析以此来作的分析而不是参照用户的喜好了,可以说和前面说的“基于关联规则的推荐”还是有较大区别的吧。这可以说算是比较高质量的个性化推荐算法了吧。
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