建立一套精准推荐系统的关键点是啥
1、完善的用户行为数据记录体系。2、详尽的用户个人信息。3、最重要的是，选择一个合适的领域进行推荐。一般来说，越是长尾的领域，推荐发挥的作用会越大。
■网友
推荐系统一般是三方：物------推荐系统------人关键点在于：为「物」和「人」建立一种匹配关系怎么建立？方法有很多物：分类、打标签……人：分类、打标签、静态资料分析、动态行为分析……分析的结果其实还是分类和打标签然后把物的分类和标签与人的分类和标签建立多对多对应关系OVER
■网友
推荐是信息不断发展的一个趋势，从开始信息简单的罗列展示(BBS)，后来因为信息多了进行分类展示（门户），接着信息爆炸，信息被无限维度划分（搜索，关键词\u0026lt;-\u0026gt; 信息），再到推荐。从我个人理解，推荐就是通过积累了足够的用户行为数据，从而先猜出用户的搜索关键词，然后再给出搜索结果。推荐首先要有足够多的数据，能够覆盖用户的基本需求，之后要在各个垂直领域进行不停的优化，从结果来看，越垂直的领域推荐的效果就越好，因为用户进入垂直媒体已经表达了比较明显的倾向性，比如去Pandora就是来听音乐的，能够推荐出相应风格的歌曲就好（摇滚，乡村，古典）；而如果进入总和的推荐引擎（Google Now）,很难说这时用户是想听一首摇滚乐。所以对于推荐引擎，关键是有一个明确的使用场景，或通过用户历史行为，或通过当时的情景，猜出用户此时心中的query，剩下的问题就可以由搜索来解决了。
■网友
在推荐中，界面 \u0026gt; 数据 \u0026gt; 算法。1、界面 将推荐位放在显眼的位置和不显眼的位置是截然不同的。不过界面可以抄袭，看看各大电商，基本位置差不多，就不再说了2、数据 这个需要大量的积累，不太好弄啊3、算法 通过对所处领域的理解，对自身数据的理解，尝试各种算法及搭配。现在能使用的推荐算法基本上都差不多，不会有哪个一骑绝尘，找到最适合搭配就行。但是，没有数据也是白搭。最简单的推荐算法，作用于大规模的数据上，表现也是非常的赞的~所以啊，数据才是关键╮(╯▽╰)╭
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