摘要：
数字时代的精准推荐系统随着全球数字化、5G通信技术的成熟以及互联网在各行各业的应用，积累的数据量越来越大，越来越多的企业、行业和国家发现可以利用类似的技术更好服务客户、发现新商机、... 数字时代的精准推荐系统
随着全球数字化、5G通信技术的成熟以及互联网在各行各业的应用，积累的数据量越来越大，越来越多的企业、行业和国家发现可以利用类似的技术更好服务客户、发现新商机、拓展新市场、提高效率，引发了一场新的技术革命。
科技进步在极大丰富了人类生活的同时，也给我们的生活带来了选择的烦恼——如何从复杂的数据中快速获取有价值的信息，而推荐系统作为解决信息负载问题的有效方法，正在发挥作用。它起着重要的作用；传统推荐系统在处理 大数据 方面的问题限制了它们的性能。为了充分挖掘数据的价值，提升推荐系统的性能和实时性，进一步有效缓解信息过载问题，我们今天就数字时代的精准推荐系统进行探讨。
首先，我们介绍一下传统推荐系统的特点：
传统推荐系统生成推荐项目的过程有两个重要阶段：数据预处理阶段和推荐生成阶段。在数据预处理阶段，推荐系统需要从数据中获取用户偏好；在推荐生成阶段，推荐系统需要根据用户偏好信息获取用户偏好信息。，使用推荐算法从数据集中生成用户推荐项。偏好获取技术是指通过跟踪和学习用户的兴趣、偏好和个性特征，实时、准确地发现不同用户对各种网络服务的需求。它的变化是适应和调整的。传统的用户偏好获取技术通过显式或隐式方式获取用户偏好，主要分为启发式和建模两大类。前者使用一些直观的启发式方法来获取用户需求，如最近邻算法、聚类（K-算法）、相似度计算等；后者通过引入机器学习技术来学习模型，如决策树归纳、贝叶斯分类、聚类等。为了解决时间迁移问题，研究人员使用了一些自适应方法，如信息增强技术、遗传算法和神经网络技术, 来解决这个问题。从信息过滤的角度来看，传统的推荐系统主要分为协同过滤推荐系统（CF，），基于内容的推荐系统和混合推荐系统。随着移动设备的发展，出现了上下文感知推荐系统。
然后我们介绍一下数字时代的推荐系统与传统推荐系统的区别：
由于大数据具有以下特点：体积大（ ）、速度快（ ）、模态多（ ）、难以区分（ ）以及高价值、低密度（ ），与传统推荐系统相比，数字推荐系统面临的问题更为复杂信息提供环境和数据特征；只有充分、准确地提取和预测用户在大数据环境下产生的各种数据中包含的用户偏好，才能有效地生成更准确的推荐。数据环境下推荐系统的基本思想与传统推荐系统类似，但侧重于大数据环境对推荐系统的影响：数据生成速度更快，数据量大维度和稀疏，内容采样通道较多，来源多，在数据融合时，由于结构和采集方式的不同，会引入更高的噪声和冗余，数据结构的比例也会发生变化。非结构化数据和半结构化数据成为主要数据，流式数据也成为常见的数据类型。数据内容变化。推荐系统可以收集丰富的用户隐式反馈数据。移动网络的飞速发展使得移动应用变得丰富多彩。用户使用移动设备或登录移动应用程序生成丰富的移动社交网络数据，尤其是基于位置的GPS数据成为重要数据。许多主要基于数据处理的大数据问题使得推荐系统对数据处理能力提出了更高的要求。同时，丰富的数据使得用户对推荐系统的实时性和准确性提出了更高的要求。因此，适用于传统推荐系统的方法不能直接应用于大数据环境下的移动推荐，需要对算法进行改进和扩展，以更好地满足大数据环境下推荐系统的要求。
最后，我们介绍了数字时代推荐系统的关键技术：
以下是推荐系统的基本架构：
大数据环境下的推荐系统框架分为四层，即源数据获取层、数据预处理层、推荐生成层和效用评估层。，数据处理结果作为推荐系统数学形式的输入，主要任务是用户偏好获取、社交网络构建、上下文用户偏好获取等。推荐生成层是推荐系统的核心. 在大数据环境下，这一层的主要任务是引入和充分处理大数据，生成实时性强、准确率高、用户满意的推荐结果。现在，主要推荐技术有大数据环境下基于矩阵分解的推荐系统、基于隐式反馈的推荐系统、基于社交推荐系统和群体推荐系统的推荐系统；在效用评价层，当推荐结果呈现给用户时 抖音大数据 ，需要结合用户的反馈数据，利用准确性、实时性、新颖性、多样性等评价指标来评价推荐的效果系统。，并根据需要进行扩展、改进等。需要结合用户的反馈数据，使用准确性、实时性、新颖性、多样性等评价指标来评价推荐系统的性能。，并根据需要进行扩展、改进等。需要结合用户的反馈数据 关键词优化 ，使用准确性、实时性、新颖性、多样性等评价指标来评价推荐系统的性能。，并根据需要进行扩展、改进等。
今天我们重点分析基于隐式反馈数据的推荐系统：
在大数据环境下，隐式反馈数据（如用户视频点击、网页浏览、转发微博、购买商品等行为数据）是输入数据的主要形式。这类数据不需要用户投入更多的精力，不会影响用户的正常生活，采集成本低，应用场景广，数据规模也较大，用户评分数据只有非常稀疏的数据量。这些条件决定了在大数据环境下，基于隐式反馈数据的推荐系统将成为推荐系统的主要形式之一一.
传统推荐系统忽略了大量隐含的反馈信息，只专注于分析用户评分数据，不仅浪费了宝贵的大数据资源 抖音大数据 ，也限制了大数据环境下推荐系统的发展。
隐式反馈数据分为两类：“选中”和“未选中”。其中，“被选中”的数据数量较少，能直接反映用户的喜好；“未选中”的数据数量很大，但不能直接说明用户不喜欢。，但无法确定用户偏好。目前研究人员主要使用正隐反馈数据，如Pá等使用用户听音乐的行为数据，但浪费了大量用户不听音乐的数据。针对这个问题，Seal 等人。一种隐式反馈推荐模型（IFRM, ），将推荐任务转化为最大化用户选择行为概率的问题，并达到直接对隐式反馈数据进行建模的目的，既利用了“未选择”的信息，又避免了在引入负例的同时引入噪声，提高了推荐质量。同时采用降维方法解决高维稀疏数据的噪声问题，进一步采用分桶并行隐式反馈模型p-IFRM提高算法效率。. 隐式信任数据是一种通过用户之间的交互等方式反映的用户关系。使用隐式信任数据来预测用户信任值分数，实验表明结果与使用用户分数数据得到的结果相似，但数据采集成本较低，具有良好的应用前景。它不仅使用了“未选择”的信息，而且在引入负例的同时避免了噪声的引入，从而提高了推荐的质量。同时采用降维方法解决高维稀疏数据的噪声问题，进一步采用分桶并行隐式反馈模型p-IFRM提高算法效率。. 隐式信任数据是一种通过用户之间的交互等方式反映的用户关系。使用隐式信任数据来预测用户信任值分数，实验表明结果与使用用户分数数据得到的结果相似，但数据采集成本较低，具有良好的应用前景。它不仅使用了“未选择”的信息，而且在引入负例的同时避免了噪声的引入，从而提高了推荐的质量。同时采用降维方法解决高维稀疏数据的噪声问题，进一步采用分桶并行隐式反馈模型p-IFRM提高算法效率。. 隐式信任数据是一种通过用户之间的交互等方式反映的用户关系。使用隐式信任数据来预测用户信任值分数，实验表明结果与使用用户分数数据得到的结果相似，但数据采集成本较低，具有良好的应用前景。而且在引入负例的同时避免了噪声的引入，提高了推荐的质量。同时采用降维方法解决高维稀疏数据的噪声问题，进一步采用分桶并行隐式反馈模型p-IFRM提高算法效率。. 隐式信任数据是一种通过用户之间的交互等方式反映的用户关系。使用隐式信任数据来预测用户信任值分数，实验表明结果与使用用户分数数据得到的结果相似，但数据采集成本较低，具有良好的应用前景。而且在引入负例的同时避免了噪声的引入，提高了推荐的质量。同时采用降维方法解决高维稀疏数据的噪声问题，进一步采用分桶并行隐式反馈模型p-IFRM提高算法效率。. 隐式信任数据是一种通过用户之间的交互等方式反映的用户关系。使用隐式信任数据来预测用户信任值分数，实验表明结果与使用用户分数数据得到的结果相似，但数据采集成本较低，具有良好的应用前景。采用降维方法解决高维稀疏数据的噪声问题，进一步采用分桶并行隐式反馈模型p-IFRM提高算法效率。. 隐式信任数据是一种通过用户之间的交互等方式反映的用户关系。使用隐式信任数据来预测用户信任值分数，实验表明结果与使用用户分数数据得到的结果相似，但数据采集成本较低，具有良好的应用前景。采用降维方法解决高维稀疏数据的噪声问题，进一步采用分桶并行隐式反馈模型p-IFRM提高算法效率。. 隐式信任数据是一种通过用户之间的交互等方式反映的用户关系。使用隐式信任数据来预测用户信任值分数，实验表明结果与使用用户分数数据得到的结果相似，但数据采集成本较低，具有良好的应用前景。
与用户评分数据相比 快速排名 ，隐式反馈数据更能直观地反映用户的行为偏好。在大数据环境下，丰富的隐式反馈数据使得捕捉本地用户短期偏好成为可能，当前的短期偏好可以更好地预测用户未来一段时间内的偏好，并产生强大的实时推荐结果. 杨等人。提出了一种基于局部隐式反馈大数据的推荐算法。当前用户偏好影响的思想将用户时间划分为多个时间片。在每个时间片中，综合考虑用户的上下文（如休息、工作或跑步）对用户选歌的影响。根据当前时间片获取的用户音乐偏好预测用户' s 下一个时间片中的音乐偏好，然后为用户精准推荐歌曲，并使用 SGD 优化算法提高算法的实时性，同时调整时间片的粒度，从而获得用户的长期稳定偏好和用户短期偏好。可变偏好。
传统的推荐方法在处理评分数据时具有良好的性能，但隐式反馈数据没有直接评分。与基于评分预测的方法不同，基于直接排序的方法在处理隐式反馈数据时效果更好。赵等人。将微博中提取的用户反馈信息加入到排序算法中，取得了不错的电商推荐效果。然而，传统的排序方法需要大量的代价来最小化目标函数，并且在目标采样中需要牺牲一定的精度。提高算法的计算效率，而这种牺牲在大数据中往往是不能容忍的。有研究人员认为，在大数据环境下，数据采样的方式不再重要，甚至不需要采样。基于这个想法，Takács 等人。提出，该算法直接最小化排序目标函数，无需采样，提高了数据处理效率。
最后，我们对推荐系统做一个展望：为了缓解更加严重的“信息过载”问题，推荐系统越来越受到业界和学术界的关注。大数据环境下，数据规模更大，更新速度更快，数据类型更多，传统推荐系统无法直接满足大数据环境的数据处理需求。因此，在相同的框架下，提出了大数据环境下的推荐系统，对大规模数据处理能力有更高的要求。对推荐结果的准确性和实时性的要求也更高。同时，大规模数据也为进一步提高推荐系统的准确性提供了机会。目前收集的主要用户数据是隐式反馈数据，与传统推荐系统相比，系统的主要输入数据是用户评分数据。隐式反馈数据量大，成本低，对用户的干扰小。其中，从移动网络采集的移动社交网络数据，尤其是用户位置数据，数据量很大。使用价值。同时，大数据环境下的推荐系统应用领域还有很多问题需要解决，比如如何利用大数据缓解推荐结果的多样性，以及如何充分利用其价值。大数据带来的同时保护用户隐私和安全等。
来聊一下，被传的神乎其神的“抖音推荐算法”！
抖音推荐算法的神秘与威力被运营者们热议，声称短时间内快速涨粉、高播放量和点赞量并非偶然。 然而，抖音的推荐逻辑并非外人所想的那样容易掌握，其底层逻辑被严格保密，内部掌握的人数寥寥无几。 尽管外部对算法的讨论多是基于推测和推理，但2021年抖音电商生态大会揭示了新的方向——兴趣电商。 核心在于理解用户潜在需求，通过推荐系统挖掘用户兴趣，形成闭环消费。 推荐系统作为信息过滤工具，根据内容、用户偏好和行为进行匹配，实现个性化推送。 协同过滤算法是推荐系统的基础，它通过分析用户对内容的喜好记录，寻找兴趣相似的用户，预测用户对特定内容的喜好程度。 具体操作包括获取用户喜好数据，计算用户间相似度，找出邻居并进行推荐。 算法存在冷启动、数据不全和性能不足等问题，但抖音通过流量池推荐、叠加推荐和热点算法等手段，弥补了这些短板。 抖音平台独特的推荐机制，如成瘾化、去中心化和数据指标化，形成了一种用户沉浸的环境，同时也为内容创作者提供了平等的机会。 通过兴趣推荐和行为数据驱动，抖音的推荐系统成为流量变现的强大工具。
3-27 抖音推荐页、同城页、关注页算法
上次跟二表哥聊完，感觉还有很多东西没有聊透彻。 比如抖音的推荐系统是如何工作的，他背后的算法是什么，为什么要采用这些算法。 带着歇着疑问，我又抓到了二表哥，问出了这些问题。 二表哥笑着说，因为抖音是一个拥有大量用户和创作者的平台，每分钟有上千个视频，被上传到抖音上，用户不可能观看完每一个抖音视频，所以抖音需要一个复杂的推荐算法，让用户能从海量的内容当中，挑选到他最喜欢的视频，简单来说这个算法，会从抖音所有的视频当中挑选出用户可能最喜欢的那一个。 我说，那抖音算法是如何知道每个人的喜好呢？ 二表哥说，其实答案很简单也很抽象，就是利用数据，抖音会用尽可能多的数据，来发现用户喜欢什么样的视频，比如视频本身信息。 我说，你还是别简单抽象了，说点具体的。 他说，你可以先试试觉得有哪些？ 我说，我知道肯定包括标题，内容，以及点赞评论，可能还会有视频发布之后，其他用户与这个视频的交互历史，以及观看多长时间等。 他说，已经很全了，除此之外，也会参考这个用户历史上看过的视频信息，用户与看过视频之间的交互，比如是否有点赞评论或分享等行为。 我说，那么如何让推荐算法推荐我的视频呢？ 他说，答案也比较简单，让用户喜欢你的视频推荐算法的目标是让观众看到自己喜欢的视频，尽可能准确预测用户的喜好，所以观众如果喜欢你的视频，我们就会尽量把你的视频推荐给喜欢你的观众， 另外推荐算法不是一成不变的，抖音也在持续改进和优化我们的推荐算法， 一方面利用更丰富的信息来理解视频和观众， 另一方面也会与时俱进，让算法能够更准确的反映用户的真实喜好。 我说，你根据不同的场景来详细介绍一下推荐系统是如何工作的吧。 他说，抖音主要由三个页面，一个是关注页面，一个是推荐页，一个是同城页，我可以分享分享这个三个场景下的视频推荐的大概逻辑。 他接着说，一般大家看的推荐页居多，可以先说说抖音的推荐页是如何工作的。 一般推荐页作为抖音的首页，是大部分用户进入痘印后见到的第1个页面，他的目的是从抖音所有上传的视频中选择用户可能喜欢的内容。 这其中，既包括新鲜发布的内容，也包括和这个人口味相近，其他人喜欢的内容，以及他关注的内容等。 我说，是不是我的账号就算是被用户关注了，也不一定在这个推荐页出现？这个页面的视频是不是全部都是由推荐算法决定？ 他说，是的，这个页面的视频，完全由推荐算法决定，跟是否关注没有关系。 推荐算法会考虑多方面的信息，来判断用户是否喜欢一个视频。 这其中包含视频本身的点赞率、评论率、观看时长因素，也包含和这该用户相似的其他用户对这个视频的喜爱程度，以及用户的观看历史、搜索历史和视频的创作者是否有比较高的粉丝粘性等。 我说，说了这么多，如何在推荐页获得更多的观看呢？ 他说，直接说吧，我有四个建议，我刚好还有个夕会要开，我先简单发给你一个小文档吧，你先看看。 过了一会儿，我打开了二表哥的对话框，看到了这几个建议： 第一，养成良好的发布习惯，持续稳定的发布作品，持续稳定的发布作品，有助于推荐算法更全面了解你的潜在观众维系和粉丝的关系。 第二，创作高质量的作品，让观众持续喜欢你的内容，比如吸引更多的点赞评论分享，以及获得更多的观看时长。 第三，形成自己独特的创作风格，让自己的作品更有粉丝粘性。 第四，通过阅读评论等方式来了解用户反馈，持续改进自己的内容 我一边看一边回忆刚刚二表哥讲过的东西，顺便记录下来。 等到二表哥开完夕会，七表妹也跟着他一起过来了。 七表妹说，最近我发现用户在抖音里面搜索视频的量也挺大的，而且我认为搜索是用户主动寻找信息的，他对搜索到视频有很好的认识和粘性，二表哥你了解抖音的搜索算法吗 二表哥说，抖音有大量的视频，用户对自己的需求虽然清晰，但是表达的方法是非常模糊的，这个跟传统的搜索引擎一样。 所以抖音的搜索算法一方面要了解视频的内容是什么，另一方面还要想办法去理解用户的需求。 七表妹说，意思抖音就是二者之间的桥梁，来完成用户和视频的匹配。 那他是怎么来完成这个桥梁的作用的呢？ 二表哥说，主要是通过数据，有三类。 第一、视频本身的数据，包括视频上一切可见的文字，视频本身的清晰度，视频的内容等。 第二、用户输入的查询词，搜索会利用最先进的，自然语言处理技术，来处理用户输入的查询词，理解用户的需求， 第三、用户和视频的互动数据，包括在推荐、搜索等各个渠道的互动数据， 七表妹说，那么如何让视频在推荐算法上，获得比较好的排名呢？ 二表哥说，两点：第一创造好的视频，第二给视频加上精准的文字描述，便于搜索算法理解视频，另外，搜索算法不是一成不变的，我们的目标是不停地改进用户的搜索体验。 围绕这个目标，抖音同样也会做两件事，一方面加强搜索技术的研发和应用，另一方面也会加强各种作弊行为的识别和打压。 我说，算法说的够多了，刚刚咱们聊到一半，只说了推荐页的算法规则，还有两个页面同城页和关注页的大概算法是什么呢？ 二表哥说，关注页是一个可以集中看到用户关注的创作者发布视频的页面，是用户通过关注行为定制的一个内容流， 我说，那很容易想到的一个点就是，想要在关注页获取更多的观看，就是获取更多的粉丝，这样我们的作品就可以有更多的机会在关注页展示了。 那怎么能够获取更多的粉丝呢？ 他说，这个问题就很大了，简单2个建议吧， 第一，真诚的告诉你的观众，关注你能给他们带来什么，以及你的更新时间等等。 第二，持续为你的粉丝创作他们喜欢的内容，提高粉丝粘性，粉丝粘性越高的作者，越容易获得新的关注，今天的课程就到这里。 我说，还有什么要注意的点吗？我感觉我有个一百多万粉丝的账号，好多视频的播放量只有几万，甚至更低，感觉也不对呀。 他说，这个现象好多人也发现了，一个用户可以关注很多创作者，所以不一定所有关注人的内容都可以被观看完。 我说，你的意思是关注页也是根据每个人的喜好排序的，是个性化的。 他说，对的，如果想要在关注页获的更多的观看，也是要有优质的内容才行的。 我说，那获取粉丝也没太大用处了，还是要打造爆款内容才是正道了。 他说，不仅仅是关注页和推荐页，包括同城页是一样由推荐算法来决定的，只不过和推荐页不同的是，同城的观众群体是对同城信息更感兴趣的用户。 我说，同城人更关注本地新闻，美食，玩乐方面的信息内容。 他说，对，同城的内容更多的是因为页面、标题来被推荐，所以同城页的视频选择一个有意义的封面和标题更重要。 七表妹说，好了好了，下班了还说工作，烦死了。 刚好我今天刷同城刷到了一个网红店，我刚订了位置，我们一起去尝尝吧。 完
抖音巨量引擎怎么推送商品？巨量引擎投放技巧
抖音作为全球知名的短视频平台，拥有庞大的用户基础和强大的推广能力，成为了众多商家推广商品的首选平台。 其中，抖音的巨量引擎是一项强大的推广工具，能够帮助商家快速推送商品并吸引更多潜在客户。 一、抖音巨量引擎怎么推送商品？抖音的巨量引擎是基于大数据和机器学习技术的智能推荐系统。 它通过分析用户的行为、兴趣和偏好，为每个用户个性化地推送内容，包括商品推广。 巨量引擎会根据用户的历史浏览、点赞、评论等行为，将相关的商品信息展示给用户，提高商品曝光和转化率。 二、巨量引擎投放技巧1. 优化商品信息在推送商品之前，商家需要优化商品信息，确保信息准确、完整且吸引人。 关键信息包括商品标题、描述、价格、图片等。 标题要简洁明了、有吸引力，描述要详细介绍商品特点和优势，图片要清晰、高质量。 通过优化商品信息，可以提高用户点击和购买的意愿。 2. 定位目标受众了解目标受众是成功推送商品的关键。 商家可以通过抖音的广告管理平台，选择合适的受众定向方式，如地域、性别、年龄、兴趣等。 根据目标受众的特点和需求，精准投放商品，提高推广效果。 3. 制作吸引人的视频内容在抖音上，视频是最重要的推广形式。 商家可以制作有趣、创意、吸引人的视频内容来展示商品。 视频长度一般不宜过长，要注意节奏感和视觉效果。 可以通过故事情节、特效、音乐等方式吸引用户的注意力，增加视频的分享和点赞量。 4. 利用抖音的互动功能抖音提供了丰富的互动功能，商家可以充分利用这些功能与用户进行互动，增加用户的参与度和粘性。 例如，可以在视频中设置投票、抽奖、评论互动等，吸引用户积极参与，提高用户对商品的关注和购买意愿。 5. 持续优化和跟踪推送商品并不是一次性的工作，商家需要持续优化和跟踪推广效果。 可以根据数据分析，了解用户的反馈和喜好，不断优化商品信息和推广策略。 同时，可以通过抖音的数据报表和监测工具，跟踪广告投放效果，及时调整和优化投放计划。 抖音的巨量引擎为商家提供了强大的推广能力，帮助他们快速推送商品并吸引更多潜在客户。 然而，成功推广商品并不仅仅依靠巨量引擎，商家还需要优化商品信息、定位目标受众、制作吸引人的视频内容，利用抖音的互动功能，并持续优化和跟踪推广效果。 通过综合运用这些技巧，商家可以在抖音上实现快速赚钱的目标。