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三大網站推薦算法 幫助網站猜出用戶的心

編輯:昆明AG亚游国际游戏網站建設技術有限公司  時間:2013/01/26  字號:
摘要:三大網站推薦算法 幫助網站猜出用戶的心

    如今,到網上購物的人已經習慣了收到係統為他們做出的個性化推薦。Netflix 會推薦你可能會喜歡看的視頻。TiVo 會自動把節目錄下來,如果你感興趣就可以看。Pandora 會通過預測我們想要聽什麽歌曲從而生成個性化的音樂流。

    所有這些推薦結果都來自於各式各樣的推薦係統。它們依靠計算機算法運行,根據顧客的瀏覽、搜索、下單和喜好,為顧客選擇他們可能會喜歡、有可能會購買的商品,從而為消費者服務。推薦係統的設計初衷是幫助在線零售商提高銷售額,現在這是一塊兒規模巨大且不斷增長的業務。與此同時,推薦係統的開發也已經從上世紀 90 年代中期隻有幾十個人研究,發展到了今天擁有數百名研究人員,分別供職於各高校、大型在線零售商和數十家專注於這類係統的其他企業。

    這些年來,推薦係統有了相當的進展。開始時它們還相對較為粗糙,往往對行為做出不準確的預測;但隨著更多的和不同類型的網站用戶數據變得可用,推薦係統得以將創新算法應用於這些數據之上,它們迅速得到了改善。今天,推薦係統都是些極其複雜和精專的係統,常常看起來比你自己還要了解你。同時,推薦係統正在向零售網站以外的領域拓展:大學用它們來引導學生選課,移動電話公司靠它們來預測哪些用戶有可能轉投另一家供應商,會議主辦方也測試過用它們來分配論文給審稿專家。

    我們兩人從推薦係統的早期開始便一直在開發和研究它們,最初是以學術研究者的身份,參與 GroupLens 計劃(GroupLens Project)。1992 年起,GroupLens 通過對美國興趣論壇網站 Usenet 討論區裏的消息進行排序,將用戶指向他們可能會感興趣、但自己尚未發現的話題線索。幾年以後,我們成立了 Net Perceptions,這是一家推薦算法公司,在互聯網第一次熱潮期間(1997 年 - 2000 年),一直處於業界領先地位。有鑒於此,雖然這些公司極少公開談論他們的推薦係統是如何運作的,我們的經驗使我們能夠深入了解亞馬遜和其他在線零售商幕後的情景。(在本文中,我們的分析是在觀察和推理的基礎上得出的,不包含任何內部消息)。

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