一、我们为什么需要推荐系统？
1、智能推荐的核心价值
推荐本质是让人们在海量信息中找到他们需要的内容，是信息爆炸时代下的产物。改革开放以来，物质文化生活极大丰富，内容和商品生产门槛在不断降低，面对信息过载，精力有限的用户的接受速度，与内容和商品的生产速度呈现矛盾。在这种情况下，智能推荐系统普及与应用，其核心价值就是解决信息过载。
2、什么样的企业需要智能推荐？
智能推荐提升产品智能化及用户体验。以内容分发行业为例，门户时代的编辑，通过人工的方式进行频道内的内容分发。以体育频道为例，编辑所关注的内容粒度可能是 NBA，但对于关注“詹姆斯”这种更细粒度的用户群体，编辑则无法很好满足。
智能推荐降低运营成本，提升运营效率。随着流量红利消失，企业关注降本增效。传统的门户可能需要成百上千的编辑来进行内容分发，依旧无法满足用户更细粒度的内容需求。智能推荐的存在，可实现几个运营负责一个客户端内容的分发，日常做一些推荐干预即可。
智能推荐提升核心的业务指标。今日头条构建起智能推荐分发内容并实现崛起，证明了智能推荐可以助力业务增长。今日头条此前公布其用户每天使用时长是 75 分钟，已经远超于门户类网站。
被验证过的价值及全行业的扩散。今日头条的成功验证了智能推荐的价值，如今智能推荐不再是今日头条的专属，已经扩展成为移动互联网基础设施。
1、常用的推荐类型及场景
常用的推荐类型包括个性化推荐、相关推荐、热门推荐三类。
个性化推荐：内容媒体的 Feed 流、电商“猜你喜欢”，视频 APP 的轮播，商品详情页“猜你喜欢”……这些场景都是个性化推荐，通过千人千面，让用户直接看到感兴趣的内容或商品。
图 1 个性化推荐
相关推荐：根据计算内容或商品的相似度，进行一些相似内容或商品的推荐，以满足用户延伸阅读或者延伸购买或复购的需求。
图 2 相关推荐
热门推荐：微博的话题榜、知乎热榜等，都是通过点击、收藏、评论等用户行为计算出热门及排名，提供给用户的热门内容，满足从众心理。
图 3 热门推荐
2、企业应该自建，OR 选择第三方厂商？
（1）适合自建的企业及自建风险
对于同时符合大型公司、技术积累深厚、战略纵深类的公司适合自建。相比中小型公司，大型公司拥有足够资源、时间、人力储备来满足自建需求。大型公司有深厚的技术积累，且有足够的现金牛业务，不迫切需要增长，则可以自建。但是自建会面临较高的招聘成本、时间风险、效果风险。
（2）引用第三方厂商及风险
引入第三方相比自建的确是投资低、见效快，但是会面临企业智能推荐能力沉淀，以及系统能否与业务相融合的风险。
综合衡量后，我们认为对于大部分企业智能推荐建设的最佳实践是，专业的公司做专业的事，选最专业最符合自身需求的厂商，而非最便宜的，从而将主要精力聚焦在自身核心业务上。
3、如何实现卓越的业务目标？
第一， 数据治理精耕细作：数据埋点与校验。如果埋点和校验本身有问题的话，再厉害的算法都无济于事。神策智能推荐非常重视数据埋点与校验，每个客户都会有专业的分析师分析客户推荐需求，确定埋点方案，并与客户技术人员一道做埋点校验，从源头上保证数据质量，从而能够实现超出预期的推荐效果。
第二， 深度学习应用于推荐召回与排序。协同过滤已经存在 20 余年，神策智能推荐主要采用深度学习，对比协同过滤，深度学习召回模型更有优势，如下。
（1）更全面的行为表达。在模型中结合点击、收藏、搜索等多种行为，能更全面地表示用户行为偏好，而在协同过滤中是不能这么做的。
