构建企业级推荐系统（02）：推荐系统产品概述
👩💻作者：刘强
👉💻简介：《构建企业级推荐系统》由[微信公众号]「数据与智能」的[主笔]撰写。在[九年]的推荐系统实战经验中，《9年》是时间长度的一种表示方式，并且整个句子结构更加完整自然。
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目录
一、推荐产品简介
二、推荐产品形态介绍
1. 基于用户维度的推荐
2. 基于标的物维度的推荐
3. 基于用户和标的物交叉维度的推荐
三、推荐产品的应用场景
基于时间的场景
基于地理位置的场景
基于上下文场景
四、设计好的推荐产品的要点
1. 清晰的目标与定位
2. 易于解决用户的痛点
3. 良好的用户体验
4. 形成迭代的闭环
总结
作为日常工作中的一部分, 推荐算法工程师会频繁接触并协同product及operations团队进行沟通交流。
本文旨在介绍推荐系统相关的核心知识。具体而言，我们将围绕以下四个关键方面展开阐述：首先是对推荐产品的基本简介；其次是对其形态构成的详细说明；接着是探讨其实际应用场景；最后则是分享构建优质推荐系统的关键要素。通过阅读本文，读者将能够对推荐系统的产品形态有较为深入的认识，并更加关注其在提升产品价值过程中扮演的角色。
一、推荐产品简介
在讲解之前，我们先对推荐系统产品进行形式化定义：所谓推荐系统产品，是指以手机等应用程序为基础，在特定算法或策略指导下向用户提供商品或其他服务的软件功能模块。当用户与该模块进行互动时，系统会展示相应的商品信息。从而使得用户体验得到提升，并且能够让用户能够更快捷地获取所需商品。
上面这个定义中需要补充几点说明：第一, 推荐的产品属于软件产品中的一个或多个子模块,每一个具体的推荐模块都代表一种特定的推荐形态;第二, 在为用户提供展示标的物时,通常是通过算法模型或特定策略自动生成的,通常情况下,推荐算法会采用机器学习技术自动生成候选列表,而不是人工手动排列;第三, 推荐产品作为一个功能点,其核心在于需要通过与用户交互才能获得完整的推荐列表.交互过程的流畅性对用户体验和效果转化具有重要意义;第四, 推荐产品具有明确的商业目标指向性,其最终目标是为了提升用户体验并实现效果转化(对于电商平台而言,效果转化即为下单行为)
推荐系统涉及两类核心实体：用户和商品；其主要功能是实现精准配对——将商品与具备兴趣或偏好的用户进行关联；确保相关用户能够接触到商品进而完成消费行为。精准配对的准确率与响应速度直接影响着商业价值；这直接关系着推荐策略是否能达成预期效果。
二、推荐产品形态介绍
所谓的推荐产品形态即为产品的具体功能点能够直接供用户体验的产品形态它主要体现为基于算法生成的各种功能模块这些功能模块不仅能够直接被展示还能通过触屏等交互方式进行操作从而满足用户的多样化需求
对于熟悉作者之前作品的读者来说，在了解并掌握推荐系统的不同类型方面可能会有新的收获。作者将其分类为五种不同的推荐模式：完全个性化模式、群组化个性化模式、非个性化模式以及基于关联关系的物品组合模式（当然这并不影响那些尚未接触过作者早期作品的朋友），下面将对这五种基本类型进行详细阐述）。这五种类型是根据其背后所体现的个性化程度（从非个性到群组性再到完全个性）以及涉及的具体实体（即人与物品）的不同维度进行划分的，在涵盖了所有可能的应用场景方面具有广泛的适用性）。从这三个核心维度出发：一是以用户为中心的角度；二是以物品为中心的角度；三是用户与物品交叉的角度。其中第一维关注的是针对特定用户的推荐策略；第二维则是强调在物品详情页面展示与该物品相关联的一系列具有特定关联关系的其他物品；第三维则是在综合考虑前两维的基础上提出的一种更为复杂的策略框架
以这三个维度为基础对推荐系统进行刻画，并使其更贴近用户的真实体验；同时确保整个系统的理解更为便捷。接下来我们将按照这三个维度依次深入分析并阐述推荐产品的具体形态
1. 基于用户维度的推荐
按照用户维度划分的推荐方案能够将其依据个性化的程度分为非个性化方案、群组性化方案以及完全个性化方案。这三个不同的层次分别对应非个性化范式、群组性化范式和完全个性化范式。
非个性化 是所有用户在展示的内容上都保持一致的一种展示策略。在传统门户网站中这一做法通常通过统一模板化的策略实现内容排版。不同类型的网站或APP在进行排行榜展示时也遵循这一模式。具体而言，请参考图1所示的例子：网易云音乐通过算法计算出各榜单并以特定形式呈现给用户。
图1：网易云音乐排行榜
群组个性化 即是指具有相同特征的用户被归集在一起形成一个群体，在这些群体内部存在某些特定特征的一致性，在此基础之上我们向该群体提供完全一致的目标。