关于推荐策略的一些思考

数据人学习平台www.shujurenclub.com宣布上线，由数据产品经理安怡（「数据人创作者联盟」成员）撰写，探讨了推荐系统及其对于个性化内容推荐的重要性。

随着智能手机和移动互联网的普及，人们更倾向于通过推荐系统而非搜索引擎获取信息，特别是在信息流产品如新闻资讯、短视频和知识问答领域。推荐系统的精准度直接关系到用户体验和产品的持续使用。

推荐系统的核心任务是根据用户喜好从内容池中筛选合适内容推送给用户。一个高效的推荐系统应能准确判断用户偏好并匹配相应内容。为此，推荐系统需要在可比较的体系中，精准评判用户和内容的匹配程度。

为了实现精准匹配，推荐系统采用「标签化」来描述用户和内容。标签应全面覆盖用户和内容，以树状结构组织，并且需要数值化以便计算机处理。全面性确保覆盖范围，树状结构提供了多级分类，而数值化允许通过权重和嵌入方式进行高效处理。

内容标签可以通过人工审核、算法分析或众包众审等方式打上。例如，Bilibili上允许用户给视频打标签，后台通过统计确定视频的主要标签。然而，需要注意纠正不恰当的标签。

用户标签的创建则依赖于收集用户行为数据。除了直接询问用户喜好，还可以根据用户互动行为推测喜好。在没有足够数据的冷启动阶段，应用可以通过提供常见标签选择或推送普遍内容来留存用户并收集行为数据。

最后，产品经理需要考虑用户使用环境（设备、网络等）对推荐策略的影响。推荐系统的优化是一个持续的过程，需要不断调整以适应不同用户的偏好。