隨著移動互聯網的興起，用戶的很多行為逐漸從PC端轉向移動端。人們花在手機上的時間越來越多。人們隨時隨地都在使用手機，在你坐車的時候，上廁所的時候，吃飯的時候，甚至在你走路的時候都在用手機，相對于PC端，移動端的特點是屏幕窄，用戶使用的時間呈現碎片化。同時隨著信息量越來越大，人們很難從大量的信息中快速找到自己想要的內容。這個體驗是非常差的，如果你是產品經理，如果你面臨同樣的問題，接下來要講的內容希望對你有所幫助。
推薦引擎是什么？
如果你在亞馬遜上買過書，你可能會碰到這種情況，當你選擇一本書放入購物籃時，它會自動給你推薦其它的書。比如：購買過該書的人還買過XXXX，猜你可能還喜歡XXXX，組合推薦，購買該書還有另外幾本書的組合可以享受一個優(yōu)惠的組合價格。這些使用的都是推薦系統(tǒng)，簡單來說推薦系統(tǒng)就是研究用戶在平臺上的所有行為，對用戶進行人物畫像，以及研究平臺上的內容/產品。同時把用戶和產品匹配起來的過程。
推薦引擎的應用范圍？
推薦系統(tǒng)在各個領域有廣泛的應用，比如電商網站、視頻網站、視頻直播平臺、新聞客戶端、文學網站、音樂網站等等。下圖是推薦系統(tǒng)在著名電商網站、視頻網站的一些應用案例及應用效果。
為什么推薦系統(tǒng)能夠在各個領域得到廣泛的應用？
通過目錄或者搜索的方式查找想要的內容，在移動終端較小的屏幕上可能需要多次翻屏，查找感興趣的內容的成本很高，用戶體驗較差。
通過推薦系統(tǒng)展現給用戶的內容，都是用戶感興趣的，而且每個用戶看到的都不一樣，亞馬遜的CEO貝佐斯說過，要讓1000個訪問亞馬遜的用戶看到1000個不同的亞馬遜。
目前用戶的選擇非常多，可選擇的多樣性及時間的碎片化，用戶打開手機，如沒能快速找到感興趣的內容，很快就會離開。
個性化推薦技術通過算法進行用戶感興趣的內容的精準推薦，幫助用戶快捷發(fā)現感興趣的內容，當你看完一個內容后，會立馬給你推薦相關的東西，可以增加用戶粘性。
幫助用戶發(fā)現更多優(yōu)質的長尾內容，一般平臺用戶訪問的只局限在熱門的10%左右的內容，很多內容永遠沉在數據庫中沒有人發(fā)現。
幫助平衡平臺的生態(tài)，避免馬態(tài)效應，熱門的內容總是得到更多的爆光，冷門的內容從沒機會被關注，使內容生產生態(tài)兩極分化。
推薦系統(tǒng)的架構和核心的算法
下面以我之前做過的一個產品為例來講解，在架構上，可能每家在做的時候會有些不同，但用到的一些核心算法，大家應該是差不多的。具體怎么實現，產品經理不需要關注這么細，只需要大概了解其中的原理就可以了。
推薦系統(tǒng)中常用到的算法包括用戶偏好算法，協同過濾算法（item_base，user_base）、關聯規(guī)則算法、聚類算法、內容相似性算法（content_base）,以及一些其它的補充算法。最終分析出來的結果是以下幾種
根據用戶偏好算法算出來用戶感興趣的內容/產品。然后推薦給用戶
根據關聯規(guī)則算法，算出物品間的支持度和置信度。最常見的應用是組合購買，啤酒和尿不濕是非常經典的例子了。
item_base是根據集體用戶行為算出物品間的相似度，然后把與用戶看過的物品或者購買過的物品最相似的物品推薦給該用戶。
聚類算法可以根據用戶進行聚類，也可以對產品進行聚類。聚類后可以針對大類進行推薦，或者繼續(xù)計算用戶類和產品類之間的關系。
content_base是根據物品本身的屬性進行關聯性運算，計算出物品間的相似性，最常見的應用是同類推薦。
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