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电商类APP开发中如何做商品推荐

来源:lexintech.com       发布时间:2019-02-15
 
在电商类的APP中,经常会有一些猜你喜欢类似的功能。这些推荐规则是如何设计的呢。推荐不是预测,推荐是有依据的,预测是扯淡的。今天本文来谈两种“推荐”。
电商APP中猜你喜欢的商品推荐
先说一说豆瓣,当我在豆瓣上看了一大堆书评和影评后发现以后想看什么“似乎豆瓣已经知道了”。因为在它的首页上已经显示出“猜你喜欢”,而且非常精准。
我们用c#实现“猜你喜欢”算法,于是各种余弦相似性、修正的余弦相似性、协同过滤算法被我实现了一遍,并用在了公司某电商APP开发项目中。
关于余弦相似性:
如果不明白这个算法的人,我们可以理解为向量夹角。每一个向量就是每一个人对某个事物的喜好程度和打分,向量之间的夹角越小说明你和某人相似度越高。通过这个基本原理,只要你对某个商品进行了打分,那么我立马可以找出和你兴趣爱好很类似的用户,于是我会把他们的兴趣爱好商品推荐给你。理论上讲,能够中你的兴趣度很高。
这种推荐来自于大数据的挖掘。样本数据越大结果越精准。不光是电商,信息类门户如微博都会使用类似这种算法思路实现推荐。譬如你经常会在微博上看到“可能你感兴趣的人“,我大致看了看,确实命中率在60%以上。

再来看一下朋友圈的推荐,微信的到来让我们欣喜若狂,其朋友圈很是让人耳目一新。大约有那么几周时间,我天天能看到微信朋友圈里分享技术、互联网新闻、涉yellow段子、各种节操商品购物推荐、各种养生知识。
其实,这叫“被动推荐“,不需要任何算法。凡是”朋友“推荐的东西总能让你感觉”可能会很美好“。
事实上时间久了我发现:
  1、技术知识由于格式问题,在微信里看根本不适合
  2、互联网新闻还不如看微博
  3、涉yellow段子都是看了无数遍的重复段子
  4、商品购物推荐基本要么是烂货要么是吭货,还有诱导点赞
  5、养生知识很多都是假的。

于是,我在微信中把一些“无节操、无脑”推荐的好友给屏蔽了。因为,有些东西我不需要他们的推荐。逐渐开悟的民众也许已经能自己“判断是非”了。
这种推荐无节操、很暴力。不可否认的是兴趣爱好类似的小众群体中进行的“推荐”,转化率很高。只不过持久性不足,其效果太容易大起大落。