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搜索引擎滿足了用戶有明確目的時的主動查找需求，而推薦系統能夠在用戶沒有明確目的的時候，幫助他們發現感興趣的物品。

一、場景

1. 相似商品

常見于商品詳情頁，基于物品的共有特征（包括用戶行為特征或是內容特征等），找到相似物品推薦。

如圖19-1，進入商品詳情頁，首先看到的是圖片、標題、參數選擇、評價內容，接下來顯示的就是推薦的相似商品；

它的目的是，經過前面的了解之后，如果對當前的商品不滿意，那么這里提供了與當前商品特征相似的其他商品，這里的關鍵詞是“特征”；

比如我是要給小朋友買個非洲鼓，那么它推薦的非洲鼓可能更多是滿足“兒童”特征的。尤其是在當前商品做了廣告投放的情況下，推薦特征相似的商品，可以有效的降低頁面的跳出率。

圖19-1 商品詳情頁推薦（圖片來源：京東、天貓）

2. 猜你喜歡

常見于購物車，它是根據用戶歷史行為、標簽、社交以及物品屬性等，計算用戶可能感興趣的物品列表，做個性化Top-N推薦。

以購物車為例，用戶把商品加入購物車，說明用戶喜歡該商品，有購買意向，跟瀏覽商品詳情頁還在了解階段是完全不同的，這個時候給用戶推薦的商品，是基于對當前用戶的分析給出的。

所以我們注意到，購物車推薦的商品，除了跟當前加入購物車相似的商品，還包括了當前用戶以往收藏、分享類似的商品等。

3. 買了又買/看了又看

常見于支付成功頁面，它是基于所有用戶的購買或者瀏覽行為的關聯分析（類似于啤酒和尿布的關聯分析），找到關聯規則較強的物品列表作為推薦列表。

它的邏輯是，找到與當前用戶類似的其他用戶，把其他用戶購買的，但是當前用戶未購買的商品，推薦給當前用戶。

這里的核心關鍵詞是“用戶”，跟前面兩個推薦方式不同的是，這里會推薦一些當前用戶之前未了解過的商品。

二、冷啟動

如何在沒有大量用戶數據的情況下設計個性化推薦系統，并讓用戶對推薦結果滿意從而愿意使用推薦系統，就是冷啟動問題。

冷啟動又分成用戶冷啟動和物品冷啟動，用戶冷啟動是給新用戶做推薦，物品冷啟動是將新物品推薦給可能對其感興趣的用戶。

用戶冷啟動可以分為兩類：

一是可以查詢到相應的用戶畫像信息，如性別、年齡等，此類用戶可以進行粗粒度的推薦；

二是查詢不到用戶畫像信息，該類用戶的物品推薦只能依賴于熱門物品，即在幾個不同的物品分類中，分別取n個最熱門的物品進行組合，作為最終的推薦結果。

物品冷啟動一般需要分析其標簽分類，將冷啟動的物品與其他具有相似標簽/分類的物品進行關聯，在某些推薦欄目中嘗試替換具有相似標簽的物品進行推薦。

三、實現

推薦工作主要分為三步：

一是特征工程，主要是在推薦模型中加入、提取用戶個性化特征或是商品的個性化屬性，用于更精確的描述用戶行為或是商品信息，從而提高推薦模型的準確性，獲得更加精確的推薦結果。

這里實際上就是一個數據埋點、上報的過程，以電商為例，可能包含的數據有：

• 用戶 – 手機、郵箱、地域、性別、年齡；
• 商品 – 名稱、分類、標簽、價格、銷量、優惠券、收藏數、分享數；
• 行為 – 登錄、注冊、加入購物車、提交訂單、支付、搜索。

二是根據特征工程上報的數據，通過程序算法，生成推薦原始集。

三是對推薦原始集進行重排序，基于不同算法產生的物品推薦度以及用戶畫像特征、物品特征等做商品預估排序，生成最終推薦結果列表。

四、評測指標

1. 用戶滿意度

主要通過調查問卷的形式，用戶對推薦系統的滿意度分為不同的層次：很喜歡、喜歡、一般、不喜歡等幾個層次，更一般的情況下，我們還可以通過點擊率、用戶停留時間等指標衡量用戶的滿意度。

2. 覆蓋率

描述對物品長尾的發掘能力，覆蓋率有不同的定義方法，通常的定義為推薦系統能夠推薦的物品占總物品集合的比例。

3. 其他

1. 新穎性，是指給用戶推薦那些他們以前沒有聽說過的物品；
2. 信任度，如果用戶信任推薦系統，那就會增加用戶和推薦系統的交互；
3. 實時性，推薦系統需要實時地更新推薦列表來滿足用戶新的行為變化，同時，需要能夠將新加入系統的物品推薦給用戶；
4. 健壯性，衡量一個推薦系統抗擊作弊的能力。

五、總結

本文以電商為例，去掉了恐怖的算法講解，用人人都能看懂的方式，分享了個性化推薦常見的3個場景，以及實現步驟、測評指標，希望對各位有所幫助。

#專欄作家#

張旭東，微信公眾號：旭東愛折騰，人人都是產品經理專欄作家。努比亞手機商城產品經理，前華強旗艦店產品經理，FON樂隊吉他手。

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題圖來自Unsplash，基于 CC0 協議。