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个性化推荐算法是什么,怎么做?

产品经理和运营都要懂一点的推荐算法基础和进阶知识

12 篇文章46563人学习该专题

AI
在线教育的新升级:智适应——基于人工智能的个性化教学系统

在线教育的新升级:智适应——基于人工智能的个性化教学系统

开门,机器人老师来了…… 国庆几天,河南刚刚上演一幕新科技的大戏: 计算机和人展开了为期四天的人机大战。这一次,对垒的双方不再是李世乭和阿尔法狗,而是教师和人工...
辩手李慕阳
人工智能在线教育
产品经理
产品经理需要了解的算法——热度算法和个性化推荐

产品经理需要了解的算法——热度算法和个性化推荐

本文作者以新闻产品为例,并结合自己之前产品从零积累用户的经验,从而整理了作为PM需要了解的基本算法知识和实操。enjoy~ 今日头条的走红带动了“个性化推荐”的概念,...
卢争超
个性化推荐产品经理热度算法
产品设计
一文解读垂直搜索引擎和个性化推荐的应用逻辑

一文解读垂直搜索引擎和个性化推荐的应用逻辑

垂直搜索引擎和个性化推荐都有哪些特点?在实际应用中二者又有何关联?文章为您解读。 既谈垂直搜索引擎和个性化推荐,就绕不开AI。AI已是众人皆知,虽源于AlphaGo大声...
Sarah
个性化推荐垂直搜索引擎
产品设计
推荐策略设计的Notes

推荐策略设计的Notes

推荐算法的基本原理表述起来比较简单,但是具体实施起来还是比较复杂。没有任何一个标准的推荐系统,可以适用全部的情形,在真正实现的过程中,需要对算法有融汇贯通的...
潘一鸣
推荐策略推荐算法推荐系统
产品设计
常用推荐算法介绍

常用推荐算法介绍

在本文中,作者主要是介绍了常见推荐算法的基本原理。 0. 从余弦公式讲起 先思考一个问题,我们怎么量化两个事物的相似度呢?当然,这也是推荐系统需要多次面临的问题...
潘一鸣
基本原理推荐方法推荐算法
产品设计
O2O情境下,个性推荐从1到N该如何进行优化?

O2O情境下,个性推荐从1到N该如何进行优化?

关于如何从0到1构建推荐系统的内容因为已经有很多了,本文的内容主要聚焦于O2O情境下推荐如何从1到N的优化实践。 2015年7月王兴提出互联网进入下半场,那O2O的下半场究...
Smart_Byte
O2O情境个性化推荐
业界动态
O2O情境下的个性化推荐实践思考

O2O情境下的个性化推荐实践思考

关于如何从0到1构建推荐系统的内容因为已经有很多了,在这里不做赘述;本文的内容主要聚焦于O2O情境下推荐如何从1到N的优化实践。 2015年7月王兴提出互联网进入下半场...
Smart_Byte
O2O下半场推荐算法
产品设计
四个步骤,构建个性推荐产品内容池

四个步骤,构建个性推荐产品内容池

文章介绍了通过建大池、粗筛、细筛、精筛,四个步骤搭建内容池的一个过程,与大家分享,希望可以給大家带来启发。 个性化推荐产品有三个核心要素:用户、内容和数据。...
吴迎宾
个性化推荐产品内容池方法论
产品设计
个性化推荐技术|产品经理和产品运营的必修课

个性化推荐技术|产品经理和产品运营的必修课

最近看到一条新闻,说是腾讯准备花重金收购今日头条,而且势在必得的样子。今日头条很多人应该不陌生,我也是今日头条的忠实用户,为什么我觉得今日头条做的比其他新闻/...
路飞
个性化推荐必修课推荐算法
业界动态
大数据驱动下的微博社会化推荐

大数据驱动下的微博社会化推荐

不同于搜索,“推荐”通常不是独立的互联网产品,而是互联网产品的核心组件,为该产品的核心目标服务,比如电商网站的推荐是为了达成更多商品交易。微博推荐同样如此,其...
36大数据
大数据社会化推荐
产品运营
干货推荐|巧用“用户画像”进行个性化运营

干货推荐|巧用“用户画像”进行个性化运营

前些天听了Shadow老师的线上课程分享(视频地址: http://dwz.cn/30cO1X),这个课程我觉得非常有意义,特别是对于我们这样想做个性化订制的精品导购平台来说,个性化...
自恋鱼
深度用户画像
产品设计
互联网电商平台个性化智能推荐系统设计难在哪里

互联网电商平台个性化智能推荐系统设计难在哪里

虽然从市场用户调研到互联网电商平台产品设计,再到上线运营推广,覆盖的面很宽,但我仔细对整个互联网电商平台知识体系梳理了一遍,其中,最为关键和难度最高的就是个...
刘永平
互联网智能推荐电商平台
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人人都是产品经理(woshipm.com)是以产品经理、运营为核心的学习、交流、分享平台,集媒体、培训、社群为一体,全方位服务产品人和运营人,成立12年举办在线讲座1000+期,线下分享会500+场,产品经理大会、运营大会50+场,覆盖北上广深杭成都等20个城市,在行业有较高的影响力和知名度。平台聚集了众多BAT美团京东滴滴360小米网易等知名互联网公司产品总监和运营总监,他们在这里与你一起成长。
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