智能推荐:让你的业务千人千面PDF电子书下载完整高清版|百度网盘下载

编辑评论：

智能推荐：让你的生意千面，国内市场从增量市场进入存量市场，传统企业和互联网公司都进入精细化运营时代，用户的时间在战斗中，智能推荐为我们提供了更顺畅、更合适的方式来满足用户的需求。

简介

任何拥有app、pc网站、小程序等的互联网公司或传统公司都应该阅读本书。这是一本讲解如何使用AI智能推荐的书，包括什么是智能推荐，有什么价值，我的企业应该应用智能推荐以及如何在不同的场景中应用。

淘宝、抖音、网易云、今日头条，每个人打开看到的产品和信息都不一样。正是在人工智能的帮助下，成千上万的人拥有了数千张面孔。事实上，需要智能推荐的不仅仅是互联网内容平台。在信息匹配需要提高效率的地方，智能推荐可以帮助其提高工作效率，例如：打车软件路线规划、外卖软件骑手派单、新品上市用户推广、翻译文件个性匹配等。

本书主要从信息、电商、娱乐等行业详细讲解智能推荐的应用：

帮助信息型公司生成符合用户需求的个性化内容；

帮助电商在首页推荐、搜索、购物车、推送信息等方面进行个性化设置；

帮助文娱企业实现千人千面的兴趣推荐及相关用户推荐。

关于作者

Aix智能推荐系统事业部负责人刘国豪。互联网连续创业者，创立国内首个公益众筹平台。北京大学社会创业教育讲师，哈佛大学亚洲领导力组织成员。

艾克斯智能创始人周波。互联网连续创业者，AI算法科学家。十余年互联网产品设计和大并发架构经验，曾任万达集团、汽车之家技术总监，互联网与传统企业的跨界实践者。国内早期基于深度学习的NLP技术在商业领域的探索者，商业推荐系统算法研究6年多。

推荐系统与分类目录和搜索引擎的区别

(1)推荐系统根据用户的静态属性和用户行为数据匹配信息。因为每个用户都有个体差异，所以每个用户获得的信息都是不同的、个性化的。

（2）用户的显性和隐性行为都会反馈给推荐系统，数据收集的维度会更全面，信息与用户的匹配会更紧密。

(3) 推荐系统打破了信息传递的马太效应，可以帮助用户发现原本很难找到的信息。

(4)推荐系统传递信息的过程是主动的而不是被动的。

小屏幕的巨大价值

在移动互联网时代，大量碎片化的时间可以通过移动终端进行利用，使用移动内容应用获取信息已成为人们日常生活中不可分割的一部分。虽然用户的阅读时间极其碎片化，地铁、床、厕所都可能成为用户阅读的场所，但用户阅读的时间是确定的，在一定程度上是有限的。仔细调查会发现，碎片化阅读其实是有一定规律的，用户在特定的特定时间段内总会有大量的获取内容的需求。

用户是一个点，传统内容平台是一个方面。如果内容运营商此时并不清楚用户的需求，只是按照时间流向的顺序向用户展示大量内容，让用户在海量信息流中找到内容，最终用户能否找到短时间内需要的内容全靠运气了。

受限于手机屏幕尺寸，内容平台只能向用户展示部分内容，大量优质内容无法曝光，遭遇“马太效应”。而且这些内容中的大部分对单个用户来说毫无价值。用户需要通过搜索、搜索、分类、滑动等行为才能找到感兴趣的内容，而搜索的过程会造成用户的流失。

在“未观看的内容是毫无价值的内容”的共识下，平台花费巨资制作的PGC内容或鼓励制作的用户制作的UGC内容，由于内容分发效率低下，无法交付给需要的用户方法，对于平台方来说，其内容的价值远未达到最大化。

智能推荐仍处于蓬勃发展阶段。在我看来，智能推荐将成为像搜索引擎一样的标准产品。因此，各大内容平台纷纷部署智能推荐，抢占新一轮的信息获取入口。 .

对于新事物，人们往往会产生怀疑和抗拒。智能推荐诞生之初，就饱受诟病，主要集中在：算法的价值观、内容茧房、内容质量低下、媒体人员替补等方面。

在笔者看来，现阶段A1的发展并不能完全替代人类的工作。由于技术和人为变量的问题，机器再智能，也只是辅助人类完成生产的工具。可更换。

所以，我们需要分别分析机器和人的特征。

对于机器来说，可以更好地依靠数据和算法，挖掘人类的行为、兴趣、场景等特征，完成长尾兴趣组的识别和内容匹配。社会形势的判断，社会事件的变化，社会价值观的变化，都需要人去调整和完成。

。可以说，机器仍然是在协助人完成特定的生产活动，两者是合作互补的关系。

所以面对智能推荐的标准化，媒体从业者应该重新审视和正视自己的价值。他们可以质疑它，但他们必须有一个开放的心态来接受和适应智能推荐的新兴事物。

在智能推荐和分发的环境下，媒体人员不能简单地使用cms上传和管理内容，而是将智能推荐系统的日常运作与内容管理平台有机结合，将智能推荐系统作为强大的操作。工具。

媒体有独立的价值，有深度挖掘社会事件和现象的能力，有长久的口碑和品牌，有与粉丝互动形成的亲密感和联系，这对于机器来说显然是不可能的。因此，媒体人的经营重心也应该在每一个细节上进行内容分发，回归到媒体生产内容、建立社会传播链接所应具备的属性上。

对于用户来说，无论是编辑推荐还是机器推荐都无所谓。用户关心的是我看到的内容是否优质，是否是我需要的。因此，小编要做好必要的头部信息，制定智能推荐和分发的策略和目的，完成价值观的引导；而机器要做好长尾内容和大流量内容的分发，两者相辅相成，兼顾现实与理想。

简而言之，智能推荐的标准化更多是让媒体回归人的属性，将人从重复琐碎的工作中解放出来，专注于优质内容的挖掘、原创、品牌塑造和互动工作。毕竟，思想是这个时代最稀缺的东西。