背景
去过头条,应该对推荐系统有一个比较全面的了解,不管是产品架构上,还是技术架构上。
所以从今天起,陆陆续续整理一下,整个 基于内容消费的推荐系统上的一些产品架构,以及对应的技术实现方案。
推荐系统的核心,总共分为三个大问题。
第一个问题,是理解内容。
第二个问题,是理解用户。
第三个问题是合适的推荐方式,即连接人与内容。推荐方式不仅仅包括推荐算法。
特别强调一下,理解不是让人理解,是让机器理解
下面分问题来分析。
整个产品的设计,就是设置目标,然后通过激励函数,让期望值最大化。
本文主要分析内容部分
内容
内容有几个重要的属性,拆开来看一下,用大白话讲,就是好的推荐系统需要 "大"而"全"。数量多,种类多。