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推荐系统06:超越标签的内容推荐系统

我曾在不同公司里都听到过,他们的产品经理或者大佬问过这样的问题:我们的推荐系统标签够不够?
相信你也遇到过类似的问题。这其实是一个很大的误区:基于内容的推荐系统,标签只是很小一部分。
而且就算是标签,衡量质量的方式也不是数目够不够;所以,今天我要讲的内容,就是说一说脱离标签定式思维的内容推荐。

为什么要做好内容推荐

所谓的基于内容推荐,通俗一点来讲,就是一个包装成推荐系统的信息检索系统。这听上去有点残酷,但通常一个复杂的推荐系统很可能是从基于内容推荐成长起来的。

可以说,基于内容的推荐系统是一个推荐系统的孩童时代,所以,我们不能让自己的推荐系统输在起跑线上,得富养才行。那么,首先我就来讲一讲如何养成一个基于内容的推荐系统。

为什么基于内容的推荐系统这么重要呢?因为内容数据非常易得,哪怕是在一个产品刚刚上线,用心找的话总能找到一些可以使用的内容,不需要有用户行为数据就能够做出推荐系统的第一版。

内容数据尤其是文本,只要深入挖掘,就可以挖掘出一些很有用的信息供推荐系统使用。

另外,著名的流媒体音乐网站 Pandora,其音乐推荐系统背后的“音乐基因工程”,实质上就是人工为音乐标注了各种维度的属性,这样,即便使用基于内容推荐的方式,也做出了很好的推荐效果。

听上去,上面这段话特别像是在安慰还处在冷启动阶段的你,事实上呢,其实并不全是,内容推荐的方式还有它的必要性。推荐系统总是需要接入新的物品,这些新的物品在一开始没有任何展示机会,显然就没有用户反馈࿰


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