华为个性化推荐怎么关 个性化推荐系统的利弊？
个性化推荐系统的利弊？
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。
如何搭建一套个性化推荐系统？
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如何搭建一套个性化推荐系统？
推荐系统具体形态和业务本身有很大关系， 取决于你的业务是电商，视频还是其他。
最简单来说，可以分几步走：
1. 给你的Item打上标签
2. 构架推荐引擎，策略引擎，兴趣模型
3. 针对用户的实时行为数据，静态数据， 依据一定推荐策略来推送相关内容。
4. 依据业务指标与算法指标来优化推荐模型。依据AB测试等试验方式来优化推荐策略。
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