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必一(中国)B-sports动态
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产品介绍
移动阅读时代,文娱行业个性化推荐难点解析
移动阅读时代,文娱行业个性化推荐难点解析
分类:
产品介绍
发表:2020-01-13
阅读行业潜力无穷
现在阅读行业处于由PC端、实体书籍等向移动端转型后的产业升级阶段,并且受国家政策倾斜,文娱消费升级,阅读方式变革以及科技持续更迭的有助于影响,行业整体开展环境一片大好。
数据显示,2018年我国数字阅读的行业规模达到了254.5亿元,相较2017年增长19.6%。与此同时,我国现有的数字阅读的用户规模约为4.3亿人,相较2017年增长14.4%。伴随着数字阅读行业的开展,可供读者阅读的书籍越来越多,读者也越来越愿意为阅读书籍付费。
2013-2017年全国居民在教育文娱上的人均消费支出
2014-2016年互联网内容给予商营收及互联网内容产业产值规模
阅读行业的需求
当下阅读类的app大致可以分为以下两类:
以微信读书为代表的
通用类书籍阅读app
,这类app阅读书籍的侧重点是名著、历史、传记、教育等;
以起点为代表的
网络小说阅读app
,这类app阅读书籍的侧重点是玄幻小说、武侠小说等。
由于书籍侧重点不同,推荐的需求也有些许差别。用户在使用通用类书籍阅读app时一般都有相对明确的需求,例如a用户是一名产品经理,想找一些产品经理的书籍,那么a大概率会在app上搜索“产品经理”、“产品经理技能”、“产品经理手册”等关键词。这时app需要根据a用户输入关键词推荐给a用户想看的书籍。
所以,传统书籍阅读app推荐需求更加侧重于搜索页的推荐;
而对于网络小说阅读app的用户,一般不会有较为明确的需求。
一个用户可能喜欢玄幻、都市、武侠、历史等多种风格的小说。
对于这类app的推荐需求更侧重于作者页、分类页、热门榜单等位置的推荐。
阅读行业推荐难点
虽然app侧重的书籍不同,但是推荐的难点大致相同相同。
1)如何进行精准推荐
使
用搜索的用户大多数都是有相对明确的“需求”,app如果不能根据用户搜索的关键词推荐给用户想看到的书籍,那么会在一定程度上造成用户流失;
2)如何把握用户兴趣
用户的兴趣是多种多样的,一个用户可能喜欢玄幻、都市、武侠、历史等多种风格的小说,如果不能深度挖掘用户的兴趣,结果必然是用户粘度降低;
3)冷启动问题
不断都是推荐系统核心的技术问题:冷启动问题大致可以分为三类,第类用户的冷启动,一个新用户进到app之后如何生成推荐结果,如何保证用户的留存率,从而提高付费转化率;第二类是物品的冷启动,对于阅读行业来说,物品冷启动可以理解为一本新的书如何进行曝光和推荐。要知道新书籍质量是参差不齐的,当我们无法确认新书籍质量的时候,我们该怎么赋予新书籍曝光。第三类为系统冷启动,当一款新的app,既没有用户数据也没有行为数据的时候,我们该如何为用户推荐;
4)信息茧房、马太效应
这两个也是推荐技术的核心问题,具体表现为信息越推越窄,例如a用户看过玄幻类的书籍,那么推荐列表中展现的可能都是玄幻类的书籍,这样一来对用户兴趣的探索和发现就变得更加困难。
必一(中国)B-sports智能推荐顺利获得用户行为信息、用户画像等内容,及时把握用户的喜好;顺利获得丰富的经验和独创的CLUB(online clustering bandits)算法自适应调整新用户推荐结果,同时“三级火箭”架构保障系统稳定和毫秒级反馈,新用户一旦产生行为数据,必一(中国)B-sports智能推荐系统会秒级计算并生成新的用户画像,确保快速缓解冷启动问题。现在必一(中国)B-sports智能推荐已成功服务了招商银行、浦发银行、虎扑、澎湃新闻、英语趣配音、wifi万能钥匙、乐友、POP服装趋势等数百家新闻资讯、电商、社交软件等多个行业企业。
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