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電子信息世界中的一個重要工具的基礎:推薦系統
標簽:網絡營銷
發表日期:2019-05-04 09:08:07     文章編輯:admin     瀏覽次數:10

我們為什么愿意看暢銷書榜單上列出的書?或者,在電子商店中面對著一排排令人生畏又大同小異的設備時,為什么我們經常會找店員提供幫助,希望他指著一個產品說“這是我們最受歡迎的產品”?

這些都是原始的推薦系統的例子,推薦的建議基于物品的純粹受歡迎程度,很像我們挑選未知的餐館時會避開空蕩蕩的那些一樣。選擇人氣高的是個好的開始;畢竟,如果是每個人都喜歡的東西,那它就一定不差。這些推薦系統不同于書籍、電子設備或餐廳評論家發表在報紙或雜志上的專家推薦。在這些專業的評論中,我們要判斷我們是否同意評論家的偏好,哪些評論看起來像是有人為了利益而寫的,而不是通常的讀者、用戶或餐廳顧客的客觀意見。

暢銷書排行榜根據的是銷售數據,這既是它們的優點,也是它們的缺點。沒有人是一般的:每個人都在某方面與眾不同。如果推薦是來源于那些興趣、偏好和技能水平與我們自己大致相同的人該有多好!這就是現代的推薦系統。因為人們的行為被以電子的方式捕捉下來,不論是通過電腦、電話還是信用卡的使用,都可以根據廣泛的特征——包括他們正在從事的活動、年齡、居住或工作地點和對相關物品的喜好程度來把用戶區分開來。

在信息空間的虛擬世界里,每一項活動都留下了痕跡。所搜索的問題道出了一個人的興趣,那些已讀過頁面也是,尤其是那些被回頭查閱的頁面。在商店里,瀏覽和購買的物品提供了興趣的記錄,就像在雪地里的腳印提供旅途的記錄一樣。不同的是推薦系統可以從痕跡中作出選擇,只遵循那些興趣和目標與你相似的人留下的痕跡。

當你在購物時,商店知道你已購買了什么,如果是一個虛擬商店,它會知道所有你考慮過但沒有購買的物品。當你看節目、視頻或電影時,程序提供者可以確定哪些部分你看過,哪些部分你跳過了,還有你重復看了哪些部分。在電子書和文章方面也是同樣的。你的活動詳情可以被提供出來:不只是你看過、讀過或做過什么,還包括如何、何時,有時甚至是與何人一起做的。

推薦系統現在正在快速增長。書商會告訴你和你興趣類似的其他人都喜歡什么,在購買或租賃產品和服務時也是這樣,音樂、體育、餐廳和服裝行業同樣如此。同樣的原則也被用于執法機構來創建詳細的形象描繪:“喜歡這種東西的人,”系統會告訴警察,“已經制造了麻煩。”這些“麻煩”可能是“搶劫銀行”、“謀殺”甚至是“抱怨警方的行動”。

這些系統簡化了我們的生活還是使生活復雜化了?它們靠針對基于共同的背景和興趣的人提出一般性的假設來工作。因為它們積累了大量的個人的信息,所以它們的工作能起到作用。它們在通常都工作的不錯,但不是在每個特定的情況下。當系統推薦圖書或餐廳,但讓我們可以自由地忽略該建議時,我們就會受益。在這種情況下,系統簡化了我們與生活中的復雜成分之間的交互。但當系統出現故障時,當把它們用于預測個人的行為,特別是當它們試圖預測非正常和非法行為時,平均值預測的使用就是不恰當,出錯的可能性和代價都很高。在這些情況下,虛假的預測為個體和社會都制造了令人困惑的復雜。

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