AI推荐的一个场景

夜妖吡吡| 第0022篇：AI推荐的一个场景分析

这是小胖的第99篇文章。

也是小胖30天打卡写作的第21篇。

今天的案例取自“米拍”APP，讲讲AI关联推荐。

Step1:小胖旅行回来，赶紧将自己拍的照片传到了米拍上。

Step2:过了一段时间，就有人给小胖的照片打分了。

接着出现了一个米拍AI推荐，说是有人跟小胖的作品相似，所以，赶紧去看看。

Step3:我去！

怎么说呢？这个推荐……

【小胖吡吡】

1.首先倒推一下这个推荐算法：其一，可能是通过视觉AI进行推荐，红色调非常接近；其二，小胖的摄影有参加“国庆旅行”话题，这张被推荐的摄影作品有“在路上”的标签；其三，也可能是两种都有。

但是，这个推荐挺不精准的。怎么着，也推荐个自然风景给我吧，照片类型都没有推荐对，失望。

2.这仍然是一个促活跃的设计，让用户间可以更多的互动。

3.一般的相关推荐怎么做呢？

比如，你买了一本学习Excel入门的书，下次系统就会给你推送几本Excel的书；再比如，你听了王菲的歌，下次就可能给你推另外一首王菲的歌……

基本思路大概分为：确认用户当前场景（干什么）—确认用户浏览内容的分类（买东西、买什么东西、听歌、听什么歌等）+ 确认用户身份和过往数据。— 根据设定的模型和方法进行推荐— 统计召回率 — 持续优化。

4.推荐后的下一步引导更加重要，不然推荐出来将毫无意义。

5.AI不是万能的，手工设计好规则如果能够带来效果，其实不需要AI。

比如，这个例子中，给小胖推送黄龙洞、张家界相关的景点作品，还是大概击中小胖的好奇心的，

这是小胖的第99篇文章。

也是小胖30天打卡写作的第21篇。

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