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一、同為推薦，大不同！ ???? 不知道同學們是否經常在天貓購物，但是相信大家一定聽過音樂，看過電影，讀過新聞和小說。大家在享受各種娛樂信息的時候，正在被網站的后臺悄悄地記錄著你的信息，分析著你的偏好，然后向你推薦越來越喜歡的內容。整個過程也許你并沒有明顯的感知，但是你會慢慢上癮，喜歡上它，比如愛上蝦米。這其實都是推薦算法的功勞。現在，你們也有機會用自己的算法讓大家愛上購物。但是，音樂推薦、視頻推薦、新聞推薦和品牌推薦的不同之處還是要注意的，要去思考的。 ???? 不都是推薦么？有什么不同的呢？其實，還是有很多不同點的，我覺得沒有一個人能把所有的不同點羅列清楚，暫且和大家分享一下我想到的一些點，沒有什么邏輯，主要是拋磚引玉，希望大家能跟帖談談你們認為的不同點。 ???? 1、代價不同。你推薦給我一首歌，不好聽，大不了換一首，不好聽，再換，最后總能找到自己喜歡的歌。可是購物呢，你推薦我一個服裝品牌，我花了半個月的伙食費買了，等待了幾天，到貨后發現不滿意，怎么辦？扔掉？太可惜了！穿在身上？天天別扭！退掉？還要再花點郵費！不管結局怎們樣，總之不爽。如果是買個家居什么的，不喜歡的話，可能后悔一輩子。所以購物的用戶體驗周期要遠長于音樂、影視推薦。推薦的試錯成本很大。 ???? 2、需求的單一性與喜好的相似性。喜歡看動作片，那么相似的動作片我都能看一遍。但是購物就不同了，購物更多的是剛需，喜歡可愛的衣服，一般人也不會把所有喜歡的可愛的衣服都買下來，更多的是每個季節只買一件。家居類的頻次就低了，可能一輩子就買一次。不同的類目的需求頻率是不一樣的。 ???? 還有很多不同的點，這里不再贅述。找不同有什么用？當然是算法選擇了，通過上面的2個不同的點，你還會用協同過濾么？ ? 二、活用數據，不要被數據綁架！ ???? 大家一談到大數據就興奮，數據就是資產，數據就是財富。 ???? 其實，大就是少，越是真實的業務數據，數據量就越大，可用的信息比例就越少，更多的是噪音數據。 ???? 玩大數據和玩實驗室數據有啥不同？夸張點，就是大海撈針和試管捉魚的不同！如果沒有找到適合的信號探測方法，很難找到那根你要的針。 ???? 如果你擬合了噪音數據，那就被數據綁架了，所以不要只看數據，更多地從思考一下業務。 ?????相關與因果 ???? 最近有本書很火，里面提到一個論點，大概意思是：大數據更重視相關，不關心因果。大家不要迷信這些話。我舉幾個例子：1）你如果看數據，手機和手機配件的相關性一定很大，如果一個人買了手機，你推薦手機配件是合理的，但是如果一個人買了手機配件，你去推薦手機就有點弱智了。2）孕婦裝和奶粉的相關性也許很大，但是買了奶粉的人，推孕婦裝就不合適了。所以買了又買的又字不是同時的意思，是條件的意思。 ???? 人的消費行為是有規律的，比如：隨著收入的增加會越來越重視品牌，在人生的不同階段會買不同類目的商品等等；人的消費有心理學現象的，比如：從眾購買，容易受限時秒殺等活動影響等。 ?????信號與噪聲 ???? 信息就像能量一樣，總會衰減，最終退化成毫無意義的噪聲。我昨天點擊了某個品牌，說明可能想買，但是如果是上個月點擊的，和現在會不會買基本上沒有多大關系了。 ???? 對品牌A點擊了1次，對品牌B點擊了10次，是更喜歡品牌B，還是猶豫不決？需要通過數據去分析，要結合其它指標對判定。 ???? 點擊了某個品牌是想買，還是過來看看賣家是否發貨？或者沒到貨前，再品味一下？ ???? 所以，真實的業務數據處處都是噪聲。 ???? 活用數據，設計有業務含義的特征體系，是構造魯棒模型的基礎！

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自我介紹： 算者：ADD大賽內部賽冠軍拓撲隊隊長。阿里巴巴商務智能部數據分析專家。曾就職于中科院自動化所復雜系統與智能科學實驗室、光大銀行總行、百度； 冠軍隊其它成員： 楚蠻：學習于中科院計算所感知課題組，曾就職于雅虎北京研究院，百度等公司，現在在阿里巴巴聚劃算數據挖掘崗位； 小法：曾就職神州數碼、百度、現就職于阿里媽媽事業部，從事項目工程相關工作，平時喜歡打球、dota。

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總結

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