北京app開發(fā)，基于人工智能的產(chǎn)品推薦算法

隨著大數(shù)據(jù)時代來臨，人們在使用app的時候肯定會經(jīng)常遇到以下幾種情況，例如購買了某件商品后一直被推薦，搜索了某個詞條，會出現(xiàn)類似的詞條擴(kuò)寫，瀏覽點(diǎn)贊了某個視頻后總是刷到同類型的視頻內(nèi)容等等，這些都是基于人工智能的產(chǎn)品推薦算法，那么小編今天就給大家簡單介紹一下實現(xiàn)人工智能的產(chǎn)品推薦算法在app開發(fā)中如何體現(xiàn)？

圖片來源：unsplash

1、問卷測試

問卷測試的方法是app中常見的推薦算法，用戶在首次登陸app的時候通常都需要填寫問卷，例如登陸微博、小紅書等社交平臺的時候會彈出興趣領(lǐng)域選擇的問卷，然后按照用戶自己選擇的興趣愛好推薦平臺對其展示的內(nèi)容。問卷測試的方法主觀性較強(qiáng)，依靠的是用戶主動配合，后臺搜集數(shù)據(jù)，雖然精準(zhǔn)度高但是用戶在操作的過程中會產(chǎn)生麻煩等不好的體驗，因此問卷測試的題目或者要求不能過多，否則會造成流量缺失。

2、用戶特征類比

用戶特征類比是通過分析相似用戶群體行為的方式，把其中一個用戶喜歡的產(chǎn)品推薦給群體中的其他人。例如用戶的年齡在18歲-25歲之間的女性，在購物app中的興趣愛好、消費(fèi)能力不會存在很大的區(qū)別，所以后臺會通過對應(yīng)的算法為用戶推薦群體中最常被搜索的商品，從而讓用戶在瀏覽購物平臺的時候積極下單。除了購物app，短視頻app中也經(jīng)常會出現(xiàn)類似的情況，用戶會發(fā)現(xiàn)身邊的朋友和自己的瀏覽的視頻內(nèi)容幾乎一致，同樣是用戶特征類比的功勞。

圖片來源：unsplash

3、產(chǎn)品的相似度

產(chǎn)品的相似度主要依據(jù)外形、類型以及產(chǎn)品本身相關(guān)的物品來推薦的。例如在百度這樣的平臺搜索白酒，得到的內(nèi)容除了白酒之外，可能還有紅酒、啤酒這類，同時也會存在白酒品牌排行榜這樣的拓展詞條。此外，在購物平臺用掃一掃搜索圖片中的同款或者瀏覽商品直接點(diǎn)擊同款推薦的時候，用戶會得到一模一樣不同店鋪的服裝，這些都需要產(chǎn)品的相似度有關(guān)算法的幫助。

4、用戶的歷史行為

用戶的歷史行為也是人工智能的產(chǎn)品推薦算法形成的依據(jù)。在早期，后臺的算法只能通過用戶的購買記錄為用戶推薦相應(yīng)的產(chǎn)品，這種方式具有延遲性，造成的效果并不顯著，不會提前引導(dǎo)用戶的購買行為，而現(xiàn)在通過瀏覽、購買、點(diǎn)贊、收藏、評論等多種途徑采集用戶的歷史行為，是具有動態(tài)變化的優(yōu)勢的，實時按照用戶當(dāng)下的行為推薦，不僅可以增加用戶在平臺停留的時長，提高平臺的活躍度，還能夠增強(qiáng)轉(zhuǎn)化率。

總的來說，人工智能的產(chǎn)品推薦算法在app開發(fā)中主要依賴于產(chǎn)品和用戶這兩個要素。通過對比產(chǎn)品，分析用戶，把產(chǎn)品推薦到用戶需求的核心點(diǎn)上，節(jié)省用戶的時間，方便用戶、完善服務(wù)的同時給平臺帶來更多收益的可能。