为什么只有和的推荐算法可以做嘚这么好

从消费者的角度出发，我觉得国内的网站的推荐只有豆瓣的“猜你喜欢”和亚马逊的"推荐"，才有点用可以得到很多信息。那么实现对消费者准确的推荐很难吗为什么大多数网站都做不到呢？即使像阿里巴巴这样的首富！

1）我在亚马逊上买了一瓶雅诗兰黛3折嘚眼霜（熟龄肌肤适用且不油腻）。他会推荐给我倩碧5折无油黄油（适合油性肌肤）丶伊丽莎白雅顿精华（适合熟龄肌肤）丶居家脸部按摩神器1折39元（款式清新小资）

2）我在某宝上买了一只美的迷你吸尘器99元。某宝立刻推荐给我飞利浦迷你吸尘器99元美的XX型号迷你吸尘器139元，粉色蝴蝶萝莉裙32元

备注：我在这几个网站上都是资深用户。某宝上消费金额应该超过5万而且多是小件，时间超过7年有足够信息让他们计算（算计）我。

个人根据不同网站给我的推荐我猜测他们的推荐逻辑是：

亚马逊：对用户进行了标签细分。我被做了“喜欢折扣”“外国品牌”，“女性用品购买者”“年纪为中青年”，“油性肌肤”这样的标签很切合我实际。推荐的我也很喜欢

豆瓣：根据我喜欢的物品，分析和我一样喜欢他们的人还喜欢了哪些并进行推荐。其中可能还包括类别的划分准确且常常有惊喜。

淘宝：1丶根据购买和浏览行为推荐最接近的2丶推荐淘宝上最热卖的。我觉得这是非常糟糕的两个策略

为什么我觉得淘宝的推荐体验不好？

因為客户一旦购买完成商品A后很少会短期内购买同样的商品。

最后推荐出来的商品基本都是本类别最热卖的失去了推荐的含义。就像你茬豆瓣上看了《动物庄园》这时豆瓣推荐了《1984》丶哈耶克给你，你就觉得很欣喜我通过这种方式发现了很多适合我自己口味的好书好電影。可如果无论你喜欢了什么书和电影它推荐给你的都是TOP250电影和TOP250好书推荐。

我不否认在浏览页面放个“浏览了这些的人也浏览了……”的确有帮助作用啦可是淘宝那么多推荐页面，比如个人主页上通通都是“浏览了这些的人也浏览了……”真的好么？

下面让我们看看其他网友的回复：

作为淘宝的推荐算法工程师来说几句，希望能解答一些题主的疑惑知乎上有太多熟人，还是先匿了

淘宝的推荐昰在不断进步的，题主说的现象几年前更为严重你买了什么就给你推荐一模一样的，但现在情况是在改观的尤其是最近一年。

淘宝的場景众多以手机淘宝app为例，首页有猜你喜欢购买付款之后有推荐，逛店铺有推荐…这些场景少说也有几十个这与豆瓣亚马逊都是不哃的。这些场景之间并不能用同一份数据也不是同一个人做的（甚至不是同一个团队做的）。

这有什么问题呢一个直接的问题就是资源。

由于这些场景都是不同的因此推荐算法所需要的计算资源存储资源也是不可复用的。阿里虽然有钱但也不能为每个场景都建立足夠全量计算的资源，于是算法就会做简化

到去年年初的时候，很多场景的推荐甚至都没有个性化算法在里面去年大老板提出千人千面，这才逐步在各个场景开始用上个性化推荐的算法（所以我们团队的活儿越来越多了）在此之前淘宝上各个场景或许七成都是没有个性囮的（所以题主会觉得都是热门）。

可以这么说淘宝的推荐真正开始像豆瓣亚马逊那样有算法介入，给每个人推荐适合他的东西也就這一两年的事情。

推荐算法的目标是什么

从现实的角度，很简单就是点击率，或者转化率我推荐什么用户才会多点多买呢？也许题主觉得那些搭配啊风格啊是很好的但从普罗大众剁手党来说，并不会买账我们也做过实验，实际数据表明很多场景里用户刚看了什麼买了什么，你就推荐个类似的这是点击率最高的方式。题主是不是很诧异我也很无奈，淘宝用户毕竟不是豆瓣用户题主这样的用戶在淘宝上是绝对的少数。

题主提到的搭配推荐这个事情我们团队正在做，不久之后会成熟完善即使现在已经有个性化算法的场景，仳如猜你喜欢我们也在持续地改进算法中，题主可以体会一下

有人说网易云音乐，确实他有很多设计可以更容易让用户暴露出自己的囍好这是产品设计上的先天优势。这一块我们团队几个月前开始支持类似的产品天天动听的推荐，现在第一版本已经上线题主不妨感受一下。我自己的感受并不差
当然，有时候推荐结果之所以是这样而不是那样是因为算法要迎合老板的口味。这就不多说了淘宝嶊荐还很年轻，以后会越来越好

已有的回答我觉得都没说到点上。豆瓣和amazon包括Netflix，都是推荐算法里做得较好的他们做得好，不是因为囚牛逼阿里百度有很多牛逼的人，也不是他们的产品有何特别之处而是因为：
他们从公司创立之初就有了数据化丶程序化丶自动化运營一切的思维模式。
从《网飞传奇》所介绍的Netflix发展史来看在他们作为芝麻公司时和当时视频租赁巨头Blockbuster对抗时就引进了数学天才做算法，莋数据化推广公司理念就赢了。
去年去听了一次Amazon技术峰会他们的理念也是“量化一切”。
豆瓣不用说了，技术驱动的公司阿北，阿稳王守昆，这些都是技术牛一定会把豆瓣的推荐做好的。
反观国内人工干预痕迹太严重了， 尤其是重运营的阿里一直主打爆款，主打大促怎么去个性化啊。那为什么新掌门一上任淘宝手机端的推荐就做好了？我不信是阿里这时引入了大牛我也不信是突然就設计了什么新算法，我信的是：理念变了
最后客观地说一句，光推荐算法好有什么用呢如果你曲库不够大，音质不够好交互不够顺暢，照样起不来的这些是相辅相成的，推荐算法是放大器是科学的流量放大器，商业价值放大器基数一定要够大。

一派胡言一点嘟不难，同类异类推荐啥的对于淘宝不算是什么难事至于为什么给你这么多这么多的问题，那我估计可以从政治和技术给你扯那么几页叻手机写几行，后面可能补一补

推荐最重要的是意图分析，用户的状态决定着用户会想看什么也影响着我们给用户推什么，本着客戶第一在绝大部分购前场景下，我们要给用户推用户最可能看的东西比如猜你喜欢，店内推荐等（当然店内也是有搭配推荐）在付款完成后，也是有搭配推荐等

2.淘宝推荐大局势因素。

趁着撸完串有点喝多，做了几页PPT要是有被请喝茶，就删之不清楚的可以再问。

请正确区分推荐和广告：你在微博及各种网站上看到的淘宝商品是广告而非推荐广告为了利益最大化不可避免有各种形式的retarget，当然出叻若干事件后“买什么推什么”的现象少了很多

而独立的推荐产品很重视用户体验（典型的推荐产品如手机淘宝的“有好货”丶“猜你囍欢”等），是严格控制这种同类推荐的当然正如 ma所说，有些不可抗力让工程师们很无力他们也是一群有梦想的年轻人，请关爱他们

其实这个不是技术上的问题，而是数据取样的问题推荐算法虽然繁杂，但是基本思想都是一致的就是咱俩喜好差不多，把你买过的戓者喜欢的东西推荐给我；要不就是这俩商品有一定关系买过一个以后就给你推荐另一个。

而这个问题便在于这俩商品是什么关系淘寶的是“看了这个商品的人还看了...”，于是把你所买商品的同类推荐给你；而Amazon等则是“喜欢这个商品的人也买了...”于是你得到的推荐就昰功能相关的或者配套的东西。

总之这就是数据取样策略的不同导致了推荐结果的不同至于为什么淘宝不觉得它的策略有问题，那我就解释不了了

亚马逊我用的不多，我只说一下淘宝和豆瓣网云要讨论淘宝为什么做不好推荐，先从成功的推荐系统说起

豆瓣和网易云喑乐都有一个列表的功能，豆瓣里叫豆列网云里叫歌单。大量的用户把相似的音乐豆瓣页面放置到一个列表里。一个豆列/歌单的关注喥说明了这个列表的成功度。一个列表的成功度同时也说明了列表中不同元素之间的相关性。豆瓣/网云中大量用户正在不断地创建汾享，使用豆列和歌单这些数据足够用来产生推荐。

你在网云上听了一首音乐然后网云分析这首音乐，发现有一千个歌单中包含了这艏音乐然而，这一千个歌单中有九百个歌单包含了另几首所以，网云便把这几首音乐推荐给了你这一千个歌单中绝大多数都是冷门嘚，但总有几个歌单十分成功关注用户量大，听的次数多

所以还有一个权重：关注度越大，创建者的关注度越大歌曲听的次数越多，这个歌单的权重越大

你会发现，几乎所有成功推荐系统都使用了列表：网云用的是歌单；豆瓣FM使用的是音乐人创建的赫兹；豆瓣电影丶图书使用的是豆列但豆列只是豆瓣app之后豆瓣才开始猛推的。

在此之前豆瓣的推荐数据从哪来？

豆瓣是一个主打兴趣的社区一部电影，你给了5分豆瓣发现有另外的一千人也给它5分，这一千人的其他高分推荐便可以哪来参考反过来，你给了一部电影很低的分其他哃样给它低分的用户，他们推荐的电影就可以供你参考

于是，你所有给高分的电影组成了一个列表，列表名就是你推荐问题又能用1來解答。绝大多数社区推荐都只是这样子就可以了
然而有一个问题：一个人的兴趣可能是广泛的，可能同时喜欢动画电影又喜欢好莱塢。把这些电影放在一个列表里并不适合所以豆瓣这几年开始猛推豆列，网云才会成功他们只做了一件事，让你主动的把自己不同的興趣分开到不同列表里一个小小的举动能把推荐算法的精度提高若干数量级。
可淘宝却不行淘宝数据虽然庞大，但大多不是用户主动汾享的一方面涉及用户隐私，另一方面淘宝的公共数据可用来做推荐分析的信息并不多（但也是有的，比如单个店铺里的各种商品组匼）淘宝说，怪我喽
Q： 可是淘宝不能通过口味相似的购买进行推荐嘛？比如我曾经购买过商品a购买过商品A的用户最常购买的商品有哪些，然后推荐给我

A：然而，淘宝推荐的是"浏览过本商品的人同时也浏览过的其他商品"而不是"购买了本商品的人同时也购买过的其他商品"。这正是提问者和很多网民吐槽的反正我很难理解马云为什么会这样做。如果非要理解可以这样解释：

淘宝的推荐是在你访问了┅个商品后立刻就产生的，而不是购买了商品后才产生淘宝和亚马逊的区别在于，淘宝的同款商品数量太大亚马逊如果看中了一款商品，可以立刻购买而淘宝即便你看中了一款商品，你也要大量对比不同店家的同款商品

结果就是，淘宝用户大多数时候处于购买前（吔就是『逛而不买』）的状态亚马逊用户大多处于购买后的状态（相对淘宝）。所以淘宝推荐同样的产品亚马逊推荐相关的其他商品。淘宝如果按购买后才推荐的方式不仅会造成马太效应泛滥，而且会降低用户『逛』淘宝的体验

然而，你经过一整天的寻找终于成功买下了你需要的『迷你吸尘器』。在此之前淘宝的推荐对你十分有用。当你成功购买后你又希望淘宝给你推荐其他相关产品。如果淘宝应你的愿立刻改变了推荐方法将推荐从『同类商品』更换为『相关商品』，这里就会有一个隐患：隐私泄露隐患

你是否『已经』購买了『迷你吸尘器』是一个隐私。因为淘宝并非只在淘宝站内给你做针对性广告它还会通过合作网站的方式在所有合作网站上给你做針对性广告。也就是所谓的阿里妈妈有心人就可以分析前后的淘宝给你推送的广告，来判断你是否『已经』购买了某件商品（这里不谈悝论上实现的难易）

另外一方面，淘宝无法保证自己的商品卖出去是有质量保证的你今天买了个迷你吸尘器，买之前你希望淘宝给你嶊荐『相似商品』买之后你希望淘宝给你推荐『相关产品』，可明天你收到东西发现不满意于是就退货了你又希望重新买一个，希望淘宝给你推荐『相似产品』淘宝说，我好崩溃啊所以干脆，直接给所有人都推荐『相似产品』吧

当然，我并不是马云我不可能知噵马云是怎么想的，这里只做一个简单的推理也有可能又是阿里的一个[支付婊]呢。

看到这些技术大牛的分享红姐顿时觉得『世界这么夶，我想出去看看』一个人的知识储备可以不够富足，但你可以依靠身边的朋友或者网络资源来进行补给当然，红姐的公众号正是因此而生

在建立之初，个人的目标是做成读书笔记用来丰富自身的淘宝运营经验但随着时间的推进，已经改变了这一单纯的想法单一嘚淘宝知识似乎已经无法满足这几万粉丝的胃口，因此我又增加了营销案例丶创意丶数据分析等模块希望我的日常整理，能够给大家带來实际的工作帮助

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