HI,下午好,欢迎来到微信公众号转让!
公众号转让,微信公众号交易平台,公众号出售购买卖价格 24小时服务热线: 4000-163-301

新闻动态

NEWS CENTER

更多的是演化到基于社交网络或微头条的商品或服务

2019-05-19

头条将电商社交化:

传统的电商不再是靠单一的卖商品或服务而存在,更多的是演化到基于社交网络或微头条的商品或服务。淘宝上的商品销售也被证实有一部分来自于好友的推荐。

朋友圈或兴趣圈推荐在社交网站的演化过程中扮演着越来越重要的角色,社交网站推荐从最初的用户引流到新用户活跃度、再到用户兴趣圈的形成及发展到现在的网络社区构建及用户关系的演化,社交化推荐系统是帮助用户解决信息不对称较好的方法,也是用户对感兴趣信息获取的一种较好途径和过滤垃圾信息的一种重要手段。

同时,社交化推荐系统改善了传统推荐系统中用户之间的关注度和信任度问题。

头条用户推荐原理:

头条用AI算法给用户推荐内容和商务及服务,主要根据用户在头条上浏览、评价、关注、点赞收藏和发布的文本数据、标签数据和图像数据之间的语义关联来构建用户的兴趣表达,通过计算目标用户和候选用户之间的余弦相似度来为目标用户推荐相同或相似的好友,进而为用户推荐适合用户的内容和服务。

头条综合推荐系统:

社会化推荐系统有如下5种类型:

1. 基于内容的推荐

系统关键技术根据用户已知的偏好、兴趣等属性或商品内容属性相匹配,为用户推荐好友或感兴趣商品,该推荐技术已经用运用于很多领域。

2. 协同过滤推荐

协同过滤推荐技术主要通过系统识别拥有相同或相似兴趣和偏好的用户,并为用户进行推荐。

3. 基于人口统计的推荐

一般是将用户按其个人属性(如:性别,年龄,教育背景,居住地,语言等)进行分类,将以上结果做为推荐的基础,对用户进行兴趣匹配及广告推荐。

4. 基于领域知识的推荐

一般是基于某个领域的图推论或是本体构建来对用户的需求或兴趣偏好进行匹配。

5. 混合推荐

将上述的各种推荐系统利用技术手段组合起来,充分发挥各推荐系统的优点,规避其缺点。在一定程度上提高了推荐效果自从推荐系统问世,就运用到各种领域——如:用户、书籍、购物、新闻、美食等;

例如:头条通过利用基于内容的推荐技术设计了一个购物推荐系统,采用词袋模型构建用户的兴趣偏好,根据用户对商品的历史购买或浏览行为信息,建立用户的特征向量,然后根据用户的特征向量和商品的内容的匹配程度为用户推荐新的商品。