本文寫給想了解AI如何助力推薦系統(tǒng)的朋友，并對一些常見的推薦方式進(jìn)行梳理。

我們以往都強(qiáng)調(diào)需求，隨著過往移動互聯(lián)網(wǎng)時代已經(jīng)極大豐富了各種需求，您還能找到哪種大的需求場景沒被滿足的嗎？幾乎沒有這樣的需求空白機(jī)會。

所以新年里產(chǎn)品唯一的機(jī)會點(diǎn)是做到跟競品有差異化，怎么能做到差異化呢？即要比競品更懂用戶，給用戶更精準(zhǔn)的推薦，就是挖掘數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)來推薦。

本文寫給想了解AI如何助力推薦系統(tǒng)的朋友，并對一些常見的推薦方式進(jìn)行梳理。

4種主流的推薦方式

市場迄今為止，對推薦系統(tǒng)的分類并沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，但根據(jù)對淘寶產(chǎn)品的了解其推薦方法基本包括如下幾種：基于內(nèi)容的推薦方式、協(xié)同過濾的方式、基于知識推薦、組合推薦。

下面對4種推薦方式進(jìn)行介紹。

第一種：基于內(nèi)容的推薦方式

基于內(nèi)容的推薦（Content-Based Recommendation）系統(tǒng)是建立在用戶以前的行為模式基礎(chǔ)上的。以前的行為就是標(biāo)簽值，推薦算法將產(chǎn)品分解為一系列標(biāo)簽，并根據(jù)用戶對產(chǎn)品的行為（例如：購買、瀏覽）將用戶屬性也描述為一系列標(biāo)簽。

如下圖：

該方式下的推薦系統(tǒng)為用戶提供包括用戶記錄中顯示偏好的一些信息，產(chǎn)品推薦并不是將用戶本身的喜好作為基礎(chǔ)，而是以產(chǎn)品本身的信息作為基礎(chǔ)的。比如說：如果一個用戶對智能音箱比較感興趣，過去常常搜索和智能音箱相關(guān)的信息，那么該自動推薦系統(tǒng)會將與智能音箱相關(guān)的其他音箱直接推薦給他。

用戶的偏好通常作為一組文本標(biāo)簽，用于表示用戶喜好類型的個人資料。

淘寶搜索框就是一種應(yīng)用于表現(xiàn)和研究用戶喜好的技術(shù)。這種方法可以將未分級的產(chǎn)品優(yōu)先推薦給具有獨(dú)特興趣的用戶。并且以列表的功能將推薦的商品展現(xiàn)出來，還會對推薦的結(jié)果進(jìn)行解釋，這樣會無形中增加用戶對系統(tǒng)推薦商品的信心。

第二種：協(xié)同過濾的推薦方式

協(xié)同過濾推薦（Collaborative Filtering Recommendation）系統(tǒng)是根據(jù)其他用戶的選擇然后將一個商品推薦給用戶。但是商品的內(nèi)容不會被考慮到，也就是說，該方式下通過人對那個商品的判斷來進(jìn)行過濾。

對協(xié)同過濾最直白的說法是就是用戶不知道怎么選擇，大家來幫他選擇。

協(xié)同過濾對應(yīng)的算法分類是基于用戶的協(xié)同過濾算法和基于物品的協(xié)同過濾算法，基于用戶的協(xié)同過濾算法的關(guān)鍵是找到相同偏好的用戶。

第三種：基于知識的推薦方式

基于知識的推薦方式（Knowledge-Based ?Recommendation）可以被看做是一種推理（inference）技術(shù)。

它并不是建立在用戶偏好和需要的基礎(chǔ)上進(jìn)行的推薦，而是通過對特定領(lǐng)域定義規(guī)則的基礎(chǔ)上來進(jìn)行基于規(guī)則以及實(shí)例的推理（case-based reasoning）。

例如：通過對飯店的菜品方式的效用知識的推理，將飯店推薦給顧客。我們將某個對象如何去滿足某一特定用戶的知識稱為效用知識（function knowledge），所以它能夠解釋推薦和需求的關(guān)系，可以被用于推薦系統(tǒng)。效用知識必須以機(jī)器可讀的方式存在（ontology ?本體知識庫）于推薦系統(tǒng)中。

基于知識的推薦模型如下圖：

第四種：組合推薦的方式

組合推薦（Hybrid Recommendation）有一個重要原則，即它要求通過組合后能彌補(bǔ)和避免各種推薦技術(shù)所存在的缺點(diǎn)。

目前應(yīng)用最多的是協(xié)同過濾推薦和內(nèi)容推薦的組合，一般，盡管推薦組合的方法有很多種，然而不同的應(yīng)用場景需要不同的組合思路。

筆者根據(jù)淘寶的經(jīng)驗(yàn)具體的對產(chǎn)品運(yùn)營或者算法人員給出的組合思路大致的可以分為如下 3 類：

1. 后融合：將大于等于兩種以上的推薦系統(tǒng)各自所產(chǎn)生的推薦結(jié)果進(jìn)行融合。比如：通過使用基于協(xié)同過濾的方法以及內(nèi)容的方法而得到推薦列表，對列表的結(jié)果進(jìn)行融合從而決定最后所推薦的對象。
2. 中融合：將一種推薦方法作為框架，并融合另外的一種推薦方法。比如將協(xié)同過濾的方法作為框架，融合基于內(nèi)容的方法；或者將基于內(nèi)容的方法作為框架，融合協(xié)同過濾的方法。
3. 前融合：直接對各種推薦方法進(jìn)行融合，如將基于協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的方法整合到一個統(tǒng)一的框架模型下。

今天，新的年度里，寫滿了「數(shù)據(jù)」的字樣。單純流量的價值開始褪色，化作更加不言自明的基礎(chǔ)設(shè)施，而如何發(fā)掘數(shù)據(jù)價值、增強(qiáng)數(shù)據(jù)應(yīng)用，則成為了產(chǎn)品運(yùn)營的主色調(diào)——這也成為了產(chǎn)品運(yùn)營人員要想當(dāng)團(tuán)隊(duì)的領(lǐng)導(dǎo)角色必須懂?dāng)?shù)據(jù)挖掘的一般知識流程。

另外比競爭對手更懂用戶需要數(shù)據(jù)挖掘，在做推薦系統(tǒng)之前，也需要數(shù)據(jù)挖掘，下面我們介紹數(shù)據(jù)挖掘方面產(chǎn)品運(yùn)營應(yīng)該懂的點(diǎn)。

數(shù)據(jù)挖掘的過程是AI應(yīng)用的過程。因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘的過程是知識發(fā)現(xiàn)的過程，而知識發(fā)現(xiàn)是人工智能的一種典型應(yīng)用。

數(shù)據(jù)挖掘的方法：

數(shù)據(jù)挖掘的方法也就是從數(shù)據(jù)庫或其他數(shù)額特別巨大的海量信息儲存中提取出用戶感興趣的文本標(biāo)簽。

產(chǎn)品運(yùn)營人員不妨偶爾從技術(shù)角度方面來看一下數(shù)據(jù)挖掘，因?yàn)樗Y(jié)合了采集數(shù)據(jù)和登記分類數(shù)據(jù)，接著，類規(guī)則的知識將從大量數(shù)據(jù)中被生成。

數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域包括許多技術(shù)，如：機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計、模式識別、模型庫、數(shù)據(jù)庫、可視化等技術(shù)。產(chǎn)品運(yùn)營懂這些技術(shù)的話一方面能夠從更多角度設(shè)計出差異化競品的產(chǎn)品方案，另外一方面能夠更方便的跟算法、代碼、模型、數(shù)據(jù)倉庫工程師等技術(shù)人員進(jìn)行交流。

通常情況下，數(shù)據(jù)挖掘的步驟如下圖所示：

產(chǎn)品運(yùn)營人員從知道數(shù)據(jù)挖掘的步驟流程以后，您在跟進(jìn)產(chǎn)品進(jìn)度和實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)提供的業(yè)務(wù)支撐上能夠做到更加有信心使產(chǎn)品差異化競品！

上面講了數(shù)據(jù)挖掘的步驟，那么我們在從數(shù)據(jù)庫特點(diǎn)的角度出發(fā)，幫我們的產(chǎn)品運(yùn)營人員介紹 8 個需要在數(shù)據(jù)挖掘過程中完成的任務(wù)。

任務(wù)一：產(chǎn)品運(yùn)營定義好分類（Classification）

分類是最常見的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。

這個任務(wù)由兩部分組成：

• 第一部分是研究新近對象的特點(diǎn)；
• 第二部分是，將它分配給一組預(yù)定義的類。

與此同時，分類有兩個主要的特點(diǎn)：

• 特點(diǎn)一要求，要有一個定義明確的類；
• 特點(diǎn)二是，要有一個包括分類例子的訓(xùn)練集。

另外，還要構(gòu)建某種模型，用于將未分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

第一步先將那些已經(jīng)分好類的訓(xùn)練集從數(shù)據(jù)中選出來，然后在該訓(xùn)練集上建立分類模型，該模型的建立需要運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘分類的技術(shù)，對那些還未進(jìn)行分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

例如：

1. ?通常將信用卡申請者，分類為高、中、低風(fēng)險，
2. ?然后用戶會被分配到預(yù)先定義好的用戶分片中。

注意：類的個數(shù)是預(yù)先定義好的并且是確定的。

任務(wù)二：出估值（Estimation）

估值是一種用來處理具有連續(xù)性預(yù)估結(jié)果的任務(wù)。 采用估值的目的是，基于一些輸入的數(shù)據(jù)，為一些連續(xù)的、未知的變量，提供一個值。比如收入、信用卡節(jié)余、身高等等。

估值和分類比較接近，所不同的是，分類是對離散型變量的輸出的描述，但是估值卻用于對連續(xù)值的輸出的處理；分類的類別數(shù)目是確定的，估值的量是不確定的。

比如：

1. ?通過購買行為，來評估一個家庭有多少個孩子；
2. ?通過購買行為，來評估一個家庭的收入有多少；
3. ?估計 real estate 的價值。

任務(wù)三：給出預(yù)測（Prediction）

通常情況下，預(yù)測是通過估值或分類起作用的，即通過估值或分類得出模型，然后該模型將被應(yīng)用于對未知變量來進(jìn)行預(yù)測。

預(yù)測的目的是對未來未知變量進(jìn)行預(yù)測，然而這種預(yù)測必須通過時間來進(jìn)行驗(yàn)證，也就是說必須等待一定的時間后，才能夠得出預(yù)測的準(zhǔn)確性是多少。

任務(wù)四：相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)分析（Affinity grouping or association rules）

關(guān)聯(lián)的任務(wù)是用來確定哪些產(chǎn)品應(yīng)該一起處理或者哪些事情將一起發(fā)生。

例如：假設(shè)某客戶在逛盒馬鮮生時，當(dāng)該客戶在購買澳龍時，與此同時也會購買多寶魚，即 A => B（關(guān)聯(lián)規(guī)則）。

除此之外，我們產(chǎn)品運(yùn)營人員應(yīng)該懂，它對產(chǎn)品運(yùn)營還有更深的用途，它可以應(yīng)用于鑒別交叉銷售機(jī)會和設(shè)計有吸引力的產(chǎn)品和服務(wù)的包裝或組合。 例如：下次可以計算出澳龍與波士頓龍蝦的文本相似度，然后當(dāng)波士頓龍蝦庫存較多時可以組合波士頓龍蝦與多寶魚組合起來賣。

任務(wù)五：序列模式（Sequential pattern）

序列化模式檢測事務(wù)之間的模式，在事務(wù)數(shù)據(jù)庫中，一段時間內(nèi)一組項(xiàng)目是跟在另一組項(xiàng)目的后面而存在的。

例如逛盒馬鮮生的時候，用戶在購買澳龍后，隔一段時間，會購買牛排。這有點(diǎn)類似于關(guān)聯(lián)，但是，主要的不同點(diǎn)是序列模式展現(xiàn)出了不同產(chǎn)品之間在特定時間段內(nèi)的重要關(guān)系， 知道序列模式后的產(chǎn)品運(yùn)營可以合理安排供應(yīng)鏈資源。

任務(wù)六：聚類（Clustering）

聚類可以對一個多樣化的群體進(jìn)行分割，從而形成一些更具有相似性的群體。

聚集通過對記錄進(jìn)行分組，從而將那些相似的記錄分割在一個聚集里。這些記錄之所以能夠被組織在一起，是因?yàn)樗麄儽旧砭痛嬖谀撤N相似性。聚集同分類的不同點(diǎn)是聚集不會對預(yù)先定義好的類進(jìn)行依賴，同時也不需要訓(xùn)練集。

任務(wù)七：優(yōu)化（Optimization）

優(yōu)化指的是優(yōu)化APP展現(xiàn)的設(shè)計和在線銷售的設(shè)計。

一般來說，這需要花很多的時間來考慮最優(yōu)的解決方案。遺傳算法(GA)常常是用于處理優(yōu)化技術(shù)的，如用于尋找解決方案的遺傳選擇、交叉和變異的優(yōu)化技術(shù)。例如：遺傳算法可以為APP的頁面創(chuàng)建數(shù)以千種的設(shè)置和組合。

任務(wù)八：描述和可視化（Description and Visualization）

是對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的表示方式。

數(shù)據(jù)挖掘的目的之一是支撐業(yè)務(wù)發(fā)展。另外可視化技術(shù)可以將隱藏在表格或文本中的聚類和聯(lián)系直觀且迅速地展示在人們面前。

數(shù)據(jù)挖掘可以用來描述一個廣泛的運(yùn)營活動。

例如：一家4S銷售公司可以利用這項(xiàng)技術(shù)，來挖掘用戶反饋的歷史數(shù)據(jù)，建立許多預(yù)測模型，并做出相應(yīng)的對策，比如：用一條短信，或者打一個電話，來對客戶進(jìn)行游說。

時下常常能看到「后移動互聯(lián)網(wǎng)」、「未來十年最好的一年」等聳人聽聞又模棱兩可的話語，告別了流量就是一切的時代，我們產(chǎn)品運(yùn)營對于數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，AI算法為突破的學(xué)習(xí)與思考從未像今天這樣急需和尖銳。

由于移動互聯(lián)網(wǎng)的普及和個性化的社會趨勢，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將會被普遍用來分析用戶購買的產(chǎn)品服務(wù)的行為。這是為了找出用戶的偏好，并為用戶提供相關(guān)產(chǎn)品信息，以增加銷售額和銷售價格。

那么先知道數(shù)據(jù)挖掘流程先挖掘出來用戶的喜好的產(chǎn)品運(yùn)營團(tuán)隊(duì)再配合推薦算法，這樣就可以在產(chǎn)品運(yùn)營上領(lǐng)先競品一步。

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#專欄作家#

連詩路，公眾號：LineLian。人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家，《產(chǎn)品進(jìn)化論：AI+時代產(chǎn)品經(jīng)理的思維方法》一書作者，前阿里產(chǎn)品專家，希望與創(chuàng)業(yè)者多多交流。

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