推荐系统一般由( 三部分组成-推荐系统一般由( )三部分组成

摘要： 个性化推荐系统的利弊？系统智能推荐和定向哪个好？鸿蒙系统的智能推荐怎么设置？python推荐系统用什么神经网络？boss直聘推荐机制？系统推荐和通投区别？个性化推荐系统的利弊？好处...

1. 个性化推荐系统的利弊？
2. 系统智能推荐和定向哪个好？
3. 鸿蒙系统的智能推荐怎么设置？
4. python推荐系统用什么神经网络？
5. boss直聘推荐机制？
6. 系统推荐和通投区别？

个性化推荐系统的利弊？

好处是满足了每个人不同的兴趣方面的需要，不好的地方是不利于共同的价值观和热点的形成和传播，推荐系统的开发过于复杂，已经演化成为业界最高技术的比赛场。总的来说是社会的进步，已经在获取信息上向按需分配前进了一大步。

最近几年，随着互联网的兴起，各种各样的数据爆发式的产生，下图展示了2011-2013年互联网上一分钟能产生的数据量。

数据越多选择越多，因此各个互联网产品就开始搞个性化推荐，推荐系统变得越来越火爆，可以说在大数据的时代，谁更了解用户，谁就能提供更准确的服务，也就能得到更大的利润。比如以“你关注的，才是头条”著称的今日头条正可谓是抓住了这点，吊住了用户的口味。

在今日头条的首页上，有推荐专栏，会给用户提供专属定制化新闻，也正是因为在用户特征上分析的准确，凭借这点，今日头条也得到了巨大的广告收入，这种精准营销方式得到各大广告金主的偏爱。

再比如，我们经常用的淘宝、天猫等购物APP，它会根据你平时的购物习惯给你推荐相关的产品。比如，我每个月都会给家里买一些奶制品、啤酒之类的饮品，淘宝就会自动给我推荐各种奶制品、啤酒产品，但凡我某一个月太忙，忘记给家里买东西了，一打开淘宝首页下拉之后的“猜你喜欢”部分就主动推荐给我一些我常关注的产品，我自己就又会消费了。这种方式使得商家能卖出更多的产品，同时也能给用户节省购物挑选的宝贵时间。

对于比较的大的电商公司、亚马逊、京东、淘宝等，推荐系统做的好，能能提高百分之10到30左右的订单贡献率，这就促进了百十亿的销售额，相比于雇佣几十个推荐系统工程师所花费的投入，对企业来说简直是低投入高回报的最好代表了。

利：通过从大量的信息中有效地过滤掉用户不关心的内容，生成个性化的推荐列表。从用户角度来说，提高了单位时间的信息价值，减少了噪声的干扰，得到了更好的信息体验；从应用角度来说，可以精准地定位到不同的用户，提高了单位成本下的推广效果，减少了用户流失的可能性，产生了更好的经济效益。

弊：可能的隐私问题。至于所谓的共性发现，这完全可以由非个性化的推荐系统来实现，不算是缺点。但是，分析每个用户的偏好等有可能导致用户的隐私担忧，尤其是当系统被不当使用时。

系统智能推荐和定向哪个好？

系统智能推荐优势略大些。

定向简单讲就是广告展现给谁看，千川定向人群设置分为智能推荐和自定义人群。

智能推荐即系统自动帮助我们去探索合适的人群并促成转化，能够达到更为精准的探索，但是相对成本可能会增高，智能推荐则是让系统自动化探索人群，初期不太适合，待账户有一定转化模型后可不断增加使用。

如果对于店铺商品没有准确的人群定位或相似达人可选，第一是建议优先系统智能推荐人群；同时在冷启动阶段也可使用智能推荐做初期的人群模型探索；其次在达人定向上，不一定选择同品人群，不同品但同样画像的人群也可选择。

系统推荐的优势是简单方便，劣势是没有自定义定向精准，无法排除一些不想要的人群或精准触达一些人群。

鸿蒙系统的智能推荐怎么设置？

回答是，可以设置。

具体方法如下:

1.打开手机上的【设置】,进入到首页界面。

2.向上滑动首页界面至底端,点击界面中的【智慧助手】。

3.进入到智慧助手界面后,点击界面中的【智慧建议】。

4.在智慧建议界面点击【智慧推荐】即可开始设置。

提供信息，希望能帮助大家。

python推荐系统用什么神经网络？

推荐系统可以使用多种神经网络，具体选择取决于你的具体问题和数据。以下是一些常见的神经网络类型，可用于推荐系统：

深度神经网络（DNN）：这是一种通用的神经网络，可以用于推荐系统中的特征工程和预测。

卷积神经网络（CNN）：这是一种用于处理结构化数据的神经网络。在推荐系统中，CNN可以用于处理序列数据，如文本或视频。

循环神经网络（RNN）：这是一种用于处理序列数据的神经网络。在推荐系统中，RNN可以用于处理用户行为序列数据，如用户浏览历史和购买历史。

自编码器（Autoencoder）：这是一种用于降维和特征提取的神经网络。在推荐系统中，自编码器可以用于降维和压缩用户特征，从而提高预测准确性。

生成对抗网络（GAN）：这是一种用于生成模型的神经网络。在推荐系统中，GAN可以用于生成虚拟用户偏好数据，从而提高推荐系统的泛化能力。

需要注意的是，选择合适的神经网络需要根据你的具体问题和技术栈来进行。建议参考相关的文献或开源项目，以了解更多关于推荐系统中神经网络的应用。

boss直聘推荐机制？

1、VIP账户需要买，且增加使用道具的次数才能提高流量（推荐简历数量），更能让平台了解HR的招人偏好，给HR推荐的简历更准确。实践下来，只有搜索畅聊卡对HR来说更具备主动权，但还是得看候选人是否回复。牛人***和牛人直通卡在当前岗位简历数量少的情况下匹配度非常低。

2、一个HR账号在发布岗位，筛选简历、开聊的过程中，平台才能慢慢了解当前账号的偏好，如果换一个账号发布岗位，系统又需要重新学习，降低了招聘效率。前程是有主子账号，但都是以同一个岗位来做搜索。因此最好用公司手机号注册boss账号，这样即使招聘专员离职了，新人不需要重新发布岗位，等待平台学习新岗位和个人偏好。boss用的是一套淘宝针对个人用户喜好的算法。但招聘主体是公司，招聘者个人账号注册关联公司的做法，会造成招聘者离职之后新人工作量增加。

3、boss的理论是招聘结果=流量*转化率*使用人数。他学淘宝搞转化，但真正从开聊到确认入职只有招聘专员全程跟进。Boss的广告语是找工作跟老板谈。不说老板能不能全程参与招聘环节，HR的老大也做不到。这样因为参与度低，转化率低，系统推给老板或者HR的简历也会少而不准确。

系统推荐和通投区别？

系统推荐和通投的主要区别在于它们的适用范围和目的不同。系统推荐是一种基于用户行为和偏好的算法，通过对用户历史行为进行分析，推荐相似的内容给用户，以提升用户体验和产品价值。

而通投则是广告投放中的一种方式，主要使用一种通用的广告策略，将广告投放到广泛的受众面前，以期获得更多的曝光和点击率，从而达到广告宣传的目的。

从应用的角度来看，系统推荐更为适用于内容推荐和个性化服务[_a***_]，而通投则更适用于品牌宣传和产品推广领域。