推荐系统从业务方面来说呈现什么趋势?

开课吧小白2021-07-12 17:03

AI被应用到越来愈多的场景,推荐系统就是其中之一。如今淘宝、抖音等平台的推荐都做的令人印象深刻,而推荐的戏份场景也越来越丰富了,信息流推荐可以说甚至是一个网站的不可或缺的部分。推荐系统的现状已经非常繁荣了,那么接下来它的发展趋势是什么样的呢?

1、场景更丰富

早期做推荐的时候,推荐的开发门槛和成本很高,一个网站集中精力维护好一个场景,那时最经典的场景可能就是主页下方的"猜你喜欢"。到了现在,多端,多个资源位,更多的细分场景都会有推荐需求。举个例子,从进入页面的"猜你喜欢",导航九宫格的推荐,再到列表页或下单页的"看了又看","买了又买",乃至在一个资源位上多个时段都有个性化的需求。

2、运营更精细

从简单规则(比如像置顶,置底,黑白名单过滤)向复杂规则转变,通用规则向个性化规则转变;技术主导变为技术+业务联营。推荐系统的效果好坏不再全是技术主导,业务也利用内容物料,规则玩法等运营手段发挥重要的作用。

3、服务更实时

早期推荐模型都是基于历史数据采用离线批量的方式构建,离线的特征,离线的模型,导致系统时效性差,用户实时或近实时行为的影响无法体现在推荐的结果中,用户体验不好。让用户能够更快感受到变化,批量非实时向流式实时闭环推荐发展是推荐效果提升的必然趋势。

4、未来的重要趋势系统更智能,更知心

早期的一些简单算法或者规则,被更丰富,更复杂的AI算法所替代。推荐系统与AI结合的越来越紧密。推荐系统已经成为AI赋能的重要场景之一,如何构建一套对AI友好的推荐系统,在技术上也是一个很大挑战。

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推荐系统

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