北京app開發，基於人工智能的產品推薦算法

隨著大數據時代來臨，人們在使用app的時候肯定會經常遇到以下幾種情況，例如購買了某件商品後壹直被推薦，搜索了某個詞條，會出現類似的詞條擴寫，瀏覽點贊了某個視頻後總是刷到同類型的視頻內容等等，這些都是基於人工智能的產品推薦算法，那麼小編今天就給大家簡單介紹壹下實現人工智能的產品推薦算法在app開發中如何體現？

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1、問卷測試

問卷測試的方法是app中常見的推薦算法，用戶在首次登陸app的時候通常都需要填寫問卷，例如登陸微博、小紅書等社交平臺的時候會彈出興趣領域選擇的問卷，然後按照用戶自己選擇的興趣愛好推薦平臺對其展示的內容。問卷測試的方法主觀性較強，依靠的是用戶主動配合，後臺搜集數據，雖然精準度高但是用戶在操作的過程中會產生麻煩等不好的體驗，因此問卷測試的題目或者要求不能過多，否則會造成流量缺失。

2、用戶特征類比

用戶特征類比是通過分析相似用戶群體行為的方式，把其中壹個用戶喜歡的產品推薦給群體中的其他人。例如用戶的年齡在18歲-25歲之間的女性，在購物app中的興趣愛好、消費能力不會存在很大的區別，所以後臺會通過對應的算法為用戶推薦群體中最常被搜索的商品，從而讓用戶在瀏覽購物平臺的時候積極下單。除了購物app，短視頻app中也經常會出現類似的情況，用戶會發現身邊的朋友和自己的瀏覽的視頻內容幾乎壹致，同樣是用戶特征類比的功勞。

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3、產品的相似度

產品的相似度主要依據外形、類型以及產品本身相關的物品來推薦的。例如在百度這樣的平臺搜索白酒，得到的內容除了白酒之外，可能還有紅酒、啤酒這類，同時也會存在白酒品牌排行榜這樣的拓展詞條。此外，在購物平臺用掃壹掃搜索圖片中的同款或者瀏覽商品直接點擊同款推薦的時候，用戶會得到壹模壹樣不同店鋪的服裝，這些都需要產品的相似度有關算法的幫助。

4、用戶的歷史行為

用戶的歷史行為也是人工智能的產品推薦算法形成的依據。在早期，後臺的算法只能通過用戶的購買記錄為用戶推薦相應的產品，這種方式具有延遲性，造成的效果並不顯著，不會提前引導用戶的購買行為，而現在通過瀏覽、購買、點贊、收藏、評論等多種途徑采集用戶的歷史行為，是具有動態變化的優勢的，實時按照用戶當下的行為推薦，不僅可以增加用戶在平臺停留的時長，提高平臺的活躍度，還能夠增強轉化率。

總的來說，人工智能的產品推薦算法在app開發中主要依賴於產品和用戶這兩個要素。通過對比產品，分析用戶，把產品推薦到用戶需求的核心點上，節省用戶的時間，方便用戶、完善服務的同時給平臺帶來更多收益的可能。