"推薦算法"相關(guān)的文章
產(chǎn)品設(shè)計(jì)
從推薦算法出發(fā)，談?wù)勵(lì)}庫個(gè)性化推題思路

從推薦算法出發(fā)，談?wù)勵(lì)}庫個(gè)性化推題思路

個(gè)性化推薦、算法推薦這類概念已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中十分常見，那么，我們是否可以將個(gè)性化推薦概念應(yīng)用到在線學(xué)習(xí)領(lǐng)域，借助個(gè)性化推薦來提高學(xué)習(xí)效率？這篇文章里，作者談了談?lì)}庫個(gè)性化推題思路，一起來看一下。
如何構(gòu)建推薦系統(tǒng)的優(yōu)化目標(biāo)

如何構(gòu)建推薦系統(tǒng)的優(yōu)化目標(biāo)

在推薦系統(tǒng)當(dāng)中，一旦策略產(chǎn)品經(jīng)理和算法工程師在商量與構(gòu)建優(yōu)化目標(biāo)不夠準(zhǔn)確，這會(huì)帶來的后果就是和實(shí)際期望的效果南轅北轍、大相徑庭，甚至給整個(gè)公司業(yè)務(wù)目標(biāo)、商業(yè)收入帶來致命的影響。有一句話說的很好：如果一項(xiàng)技術(shù)本身是新穎并且先進(jìn)的，但是應(yīng)用的方向和實(shí)際需求的方向有很大的偏差，那么這項(xiàng)技術(shù)的成果不可能是顯著的。
構(gòu)建推薦系統(tǒng)：產(chǎn)品經(jīng)理需要做些什么

構(gòu)建推薦系統(tǒng)：產(chǎn)品經(jīng)理需要做些什么

假如你是一家電商公司的產(chǎn)品經(jīng)理，你會(huì)怎么搭建好一個(gè)推薦系統(tǒng)？這篇文章里，作者就嘗試做了解答，并從需求定義、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、技術(shù)實(shí)現(xiàn)和評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)這四個(gè)方面做了梳理，一起來看看吧。
產(chǎn)品運(yùn)營
「對標(biāo)賬號」抄得好，賺錢少不了

「對標(biāo)賬號」抄得好，賺錢少不了

在借鑒對標(biāo)賬號這件事上，很多人所找的對標(biāo)賬號，可能并不精準(zhǔn)，因?yàn)樵趯ふ疫^程中，我們?nèi)菀紫萑胫魂P(guān)注內(nèi)容角度的誤區(qū)。那么，怎么更精準(zhǔn)地尋找對標(biāo)賬號？找到優(yōu)秀的對標(biāo)賬號后，我們又該怎么進(jìn)行下一步？一起來看看本文的拆解。
業(yè)界動(dòng)態(tài)
男性和女性的評論區(qū)不一樣，算法連這也不放過了？

男性和女性的評論區(qū)不一樣，算法連這也不放過了？

自從頭條、抖音等靠著推薦算法成功的產(chǎn)品興起，“信息繭房”這個(gè)詞就一直被大家提及。原本是一個(gè)小眾的研究越來越被人們所熟知。前幾天熱搜上因?yàn)槎桃曨l產(chǎn)品的評論區(qū)不一樣的話題，又將這個(gè)詞代入大眾的認(rèn)知里。是否真的是信息繭房？我們來看看作者的分析。
AI人工智能
ChatGPT：打破推薦算法的“牢籠”

ChatGPT：打破推薦算法的“牢籠”

“猜你喜歡”為什么沒能猜中我們的喜好？因?yàn)楝F(xiàn)有的推薦算法是沒有「感知力」的，只能用類比的邏輯來分析我們可能想要什么。而以ChatGPT為首的LLM（大型語言模型）可以理解人的語言，它更能 “看透” 一句話背后的真實(shí)意圖，即有更強(qiáng)的感知能力，恰好可以彌補(bǔ)現(xiàn)有推薦算法的缺陷。