怎么做一个推荐系统-怎么做一个推荐系统软件

摘要： 鸿蒙系统的智慧推荐怎么设置？系统智能推荐和定向哪个好？鸿蒙系统的智能推荐怎么设置？互联网公司中，推荐系统都是怎么开发的？鸿蒙系统的智慧推荐怎么设置？鸿蒙系统设置智慧推荐只需要按照这...

1. 鸿蒙系统的智慧推荐怎么设置？
2. 系统智能推荐和定向哪个好？
3. 鸿蒙系统的智能推荐怎么设置？
4. 互联网公司中，推荐系统都是怎么开发的？

鸿蒙系统的智慧推荐怎么设置？

鸿蒙系统设置智慧推荐只需要按照这四个步骤操作即可，以下是具体的操作内容：

1.打开手机上的【设置】，进入到首页界面。

2.向上滑动首页界面至底端，点击界面中的【智慧助手】。

3.进入到智慧助手界面后，点击界面中的【智慧建议】。

4.在智慧建议界面点击【智慧推荐】即可开始设置。

系统智能推荐和定向哪个好？

系统智能推荐优势略大些。

定向简单讲就是广告展现给谁看，千川定向人群设置分为智能推荐和自定义人群。

智能推荐即系统自动帮助我们去探索合适的人群并促成转化，能够达到更为精准的探索，但是相对成本可能会增高，智能推荐则是让系统自动化探索人群，初期不太适合，待账户有一定转化模型后可不断增加使用。

如果对于店铺商品没有准确的人群定位或相似达人可选，第一是建议优先系统智能推荐人群；同时在冷启动阶段也可使用智能推荐做初期的人群模型探索；其次在达人定向上，不一定选择同品人群，不同品但同样画像的人群也可选择。

系统推荐的优势是简单方便，劣势是没有自定义定向精准，无法排除一些不想要的人群或精准触达一些人群。

鸿蒙系统的智能推荐怎么设置？

回答是，可以设置。

具体方法如下:

1.打开手机上的【设置】,进入到首页界面。

2.向上滑动首页界面至底端,点击界面中的【智慧助手】。

3.进入到智慧助手界面后,点击界面中的【智慧建议】。

4.在智慧建议界面点击【智慧推荐】即可开始设置。

提供信息，希望能帮助大家。

互联网公司中，推荐系统都是怎么开发的？

没有真正的做过推荐系统，大部分的知识都是学习过、了解过，所以一些内容认识的比较浅显，很多算法在我看来，都比较高深。下面我就把自己有限的知识分享一下：

• 在N多年前，用户进入一个购物网站的时候，看到的商品都是一样的，而现在每个用户进入首页的时候，看见的商品列表可能是不相同的；
  

• 在N多年前，用户进入一个新闻网站的首页，看到的新闻都是一样的，而现在，每个用户进入今日头条的时候，看到的新闻(文章)是不相同的；这些都要归功于推荐系统。

推荐系的分类

• 热门推荐：相当于一个排行榜功能，销售排行、好评排行、阅读排行等等；
  

• 相关推荐：用户买了一个商品，系统会告诉你类似的商品；用户阅读了一条新闻，这时候系统提示与此相关的内容。
  

• 个性化推荐：根据用户的历史行为，推荐给用户想要的内容;和相关推荐不同，相关推荐的前提是，要现有一个内容。前两种推荐都比较容易实现，这里主要说一说个性化推荐（直说整体的架构，至于一些细节，比如推荐算法，我也凉凉）。

个性化推荐系统的组成

• 日志系统：不要想象成应用日志、Log，这里的日志系统可以看做对用户信息和用户行为的搜集，这是个性化推荐系统的基础数据。

• 推荐算法：个性化推荐算法的核心，根据数据，分析得到推荐的结果。
  

• 推送服务：得到推荐的结果之后，作用于用户；如在什么场景、时机下推荐。

推荐算法的基本流程

• A：从数据库中拿到用户行为和属性等数据，通过分析不同行为，生成当前用户的特征向量；比如用户特征属性（如性别）、用户关系属性（如好友关系）、用户偏好属性（如喜欢看足球）；每个行业关注的用户特征是不相同的；
• B：不同的物品，也有不同的特征属性，比如对于视频来说，包含地区、导演、演员、类型等；这个模块要做的事情就是连接用户和内容；比如用户喜欢某些特征的内容；利用用户喜欢的内容，寻找与这些内容相似的内容；根据用户特征寻找相似的用户，然后看这些用户喜欢的内容等等；
• C：对初始的推荐列表进行过滤，排名等处理，生成最终的推荐结果。

• 举个比较好理解的例子，你平时使用今日头条，看了那些文章、每篇的停留时间、阅读进度、是否回复和点赞，然后推断出你的阅读偏好，进而给你推荐你感兴趣的新闻（当然头条的算法应该更复杂）。
  

• 再举个比较出名的例子，就是【啤酒与尿布】的案例，大概意思是年轻的父亲去超市买尿布，父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，所以超市尝试将啤酒与尿布摆放在相同区域，结果提升商品销售收入；推荐算法也会挖掘出来事物之间隐藏的关系。
  

我将持续分享J***a开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。

对于信息的获取有两种方式：主动搜索，被动推荐。

主动搜索：我们有明确目的性而去搜索信息。系统会把信息的寻求转换为精确的关键字，然后交给搜索引擎，最后返回给用户一系列列表。

而当人们漫无目的的寻找信息时，推荐引擎就应运而生。

推荐系统：根据用户的历史行为或者用户的兴趣偏好来送给推荐算法，然后推荐系统运用大数据的算法来产生用户可能感兴趣的项目列表，同时用户对于搜索引擎是被动的。这样公司可以挖掘潜在信息的利润。

所以做推荐系统，首先要收集信息，搭建数据地图，然后搭建用户模型，通过大数据算法来形成个性化推荐。

具体的基础搭建可参考一下图片（张小磊分享的）

而互联网公司就可以根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品，从而获得更高的收益。