2 个回答
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| 2017-10-18 08:30:05 广告
已有的回答我觉得都没说到点上。
豆瓣和amazon，包括Netflix，都是推荐算法里做得较好的。
他们做得好，不是因为人牛逼，阿里百度有很多牛逼的人，也不是他们的产品有何特别之处，而是因为：
他们从公司创立之初就有了数据化、程序化、自动化运营一切的思维模式。
从《网飞传奇》所介绍的Netflix发展史来看，在他们作为芝麻公司时和当时视频租赁巨头Blockbuster对抗时就引进了数学天才做算法，做数据化推广，CEO 在度假时还在研究协同过滤，要知道他们CEO 可不是技术出身，公司在理念就赢了。
去年去听了一次Amazon技术峰会，他们的理念也是“量化一切”。
豆瓣，不用说了，技术驱动的公司，阿北，阿稳，王守崑，这些都是技术牛，一定会把豆瓣的推荐做好的。
反观国内，人工干预痕迹太严重了， 尤其是重运营的某里，一直主打爆款，主打大促，怎么去个性化啊。那为什么新掌门一上任，淘宝手机端的推荐就做好了？我不信是某里这时引入了大牛，我也不信是突然就设计了什么新算法，我信的是：理念变了。
最后客观地说一句，光推荐算法好有什么用呢？如果你曲库不够大，音质不够好，交互不够顺畅，照样起不来的。这些是相辅相成的，推荐算法是放大器，是科学的流量放大器，商业价值放大器，基数一定要够大。本问答由匿名用户提供
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| 2017-10-18 08:21:44 广告
作为淘宝的推荐算法工程师，来说几句，希望能解答一些题主的疑惑。百姓知道上有太多熟人，还是先匿了。
1. 淘宝的推荐是在不断进步的，题主说的现象几年前更为严重，你买了什么就给你推荐一模一样的，但现在情况是在改观的，尤其是最近一年。
2. 淘宝的场景众多，以手机淘宝app为例，首页有猜你喜欢，购买付款之后有推荐，逛店铺有推荐…这些场景少说也有几十个，这与豆瓣亚马逊都是不同的。这些场景之间并不能用同一份数据，也不是同一个人做的（甚至不是同一个团队做的）。这有什么问题呢？一个直接的问题就是资源。由于这些场景都是不同的，因此推荐算法所需要的计算资源存储资源也是不可复用的。阿里虽然有钱，但也不能为每个场景都建立足够全量计算的资源，于是算法就会做简化。
3. 到去年年初的时候，很多场景的推荐甚至都没有个性化算法在里面。去年大老板提出千人千面，这才逐步在各个场景开始用上个性化推荐的算法（所以我们团队的活儿越来越多了），在此之前淘宝上各个场景或许七成都是没有个性化的（所以题主会觉得都是热门）。可以这么说，淘宝的推荐真正开始像豆瓣亚马逊那样有算法介入，给每个人推荐适合他的东西，也就这一两年的事情。
4. 推荐算法的目标是什么？从现实的角度，很简单，就是点击率，或者转化率。我推荐什么用户才会多点多买呢？也许题主觉得那些搭配啊风格啊是很好的，但从普罗大众剁手党来说，并不会买账。我们也做过实验，实际数据表明，很多场景里用户刚看了什么买了什么，你就推荐个类似的，这是点击率最高的方式。题主是不是很诧异？我也很无奈，淘宝用户毕竟不是豆瓣用户，题主这样的用户在淘宝上是绝对的少数。
5. 题主提到的搭配推荐，这个事情我们团队正在做，不久之后会成熟完善。即使现在已经有个性化算法的场景，比如猜你喜欢，我们也在持续地改进算法中，题主可以体会一下。
6. 有人说网易云音乐，确实他有很多设计可以更容易让用户暴露出自己的喜好，这是产品设计上的先天优势。这一块，我们团队几个月前开始支持类似的产品天天动听的推荐，现在第一版本已经上线，题主不妨感受一下。我自己的感受并不差。
7. 当然，有时候推荐结果之所以是这样而不是那样，是因为算法要迎合老板的口味。这就不多说了。
淘宝推荐还很年轻，以后会越来越好。本问答由匿名用户提供
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