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我的朋友

分类: 大数据

2016-12-30 14:53:24

为什么做推荐?


推荐本质上并不是一个很新的话题。从很早开始,尤其从互联网出现之后,大家面临一个问题,我们怎么样从海量的数据里获得自己需要的内容?这实际上也经历了很长的过程,最开始的时候并不是推荐,而是分类导航。做分类导航最好的公司就是雅虎,那个时候互联网的数据还不是特别多,可以通过人工或者一些简单的分类方法整理出一个目录出来,大家就可以按这个目录一层层往下走,比在原来在网上找好很多。但分类导航由于分类的标准不一样,人和人认知的差异性,后来谷歌的出现促使了雅虎在这个领域的沉寂。

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搜索就是下一代解决从海量数据中获取信息的方法。只要知道想要什么,就可以通过搜索拿到八九不离十的结果,但前提是你想要知道你想要什么。很多时候你不知道想要什么,比如看淘宝、新闻,没看新闻之前一定不知道我想了解什么东西。所以搜索是一种主动获取信息的方式。

搜索之后会有一些新的东西出来,比如个性化推荐,它是建立在对用户兴趣或者爱好了解的基础上,有针对性的展示一些内容。时代一直在发展,今天已经进入了移动时代,移动时代最大的好处是我们可以通过手机,随时随地的了解各种各样的信息,随时随地的上网,坏处是手机的屏幕实在太小了,不管做分类也好还是搜索也好,都不是特别的方便。所以在移动的时代,推荐一定是未来下一个爆发点。总的来说,从分类到搜索到推荐,本质上都是为了解决信息过载的问题。

搜索引擎

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到了今天这个时代,推荐一定会发挥更大的作用,但这里有一个问题,比如搜索、广告、推荐,这是整个互联网在大数据领域几个经典的应用,作为搜索来讲,这个体系的架构已经非常清晰了。比如有一个用户首先有一个query进来,构建一个解析,有一个索引,之后会有一些数据的准备等等,最后再采集用户的行为,最后产生这样的数据闭环。如果自己想搭一个搜索引擎的话也很简单,有各种各样开源的东西可以用。如果不想用开源的话,还有很多搜索的服务,比如谷歌、百度、Bing,在自己的网站内嵌一个他们的服务也很方便,这一块都已经非常成熟。

广告也同样,整个体系架构是在用户和广告商之间搭了一个桥,用户看到媒体,媒体通过SSP、ADX和广告需求结合起来,DMP提供数据方面的支持,相当于用户画像的支持。


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