在資訊時代的今天，大資料為使用者獲取方方面面的資訊提高了效率，更可以智慧型的幫助使用者從海量內容中快速找到想要閱讀的資訊，或者從海量商品中快速找到想要購買的商品。推薦引擎的發展讓選擇不明確的使用者更加了解她們的需求和喜好。下面以內容產品和電商產品為例，談談推薦引擎在產品中發揮的巨大作用。
一、推薦引擎的分類
1.根據大眾行為的推薦引擎（對每個使用者給出相同的推薦）
內容產品和電商產品設計中，主要採用引導使用者選擇為目的來進行功能規劃。以**產品為例來說明這類產品設計
分類：根據業務需求進行大分類幫助使用者尋找有趣的商品，或者根據商品分類來挑選活動商品。例如：淘搶購中按照時間和分類進行**秒殺（12個整點秒殺時間段）；聚划算中按照商品主題進行個性分類（非常大牌、每日必搶、全球精選等）
熱門：手淘中按照生活中熱門場景進行主題分類。展示使用者普遍感興趣的商品主題，如熱門市場（女王範兒、腔調、星範、網紅集合等）。基於使用者感興趣的話題進行商品分類增強了使用者身份認知，將人的興趣愛好和商品聯絡起來賦予人格化。
關注：微淘中關注的店鋪動態，**達人動態等主動關注內容。
推薦：微淘中「微淘發現」動態欄目組合了大量不同主題故事的**達人內容，通過推薦熱門的主題事件，將商品故事化幫助使用者更好選擇高品質商品。其中推薦內容涵蓋關注店鋪、精選店鋪、紅人店鋪。另外還有熱門話題榜和買家秀內容推薦。
二.個性化引擎推薦
1.根據使用者的口味和喜好給出更加精準的推薦，幫助使用者快速精準的找到想要購買的商品。
往往個性化推薦演算法基於使用者的靜態資訊和動態行為資訊來全方位推薦。
靜態資訊：性別、年齡、收入、購物時間、**等
動態資訊：搜尋歷史、瀏覽記錄、購買記錄、物品評價記錄等
這些詳細的資料來源形成有價值的使用者消費行為大資料，大資料基礎上建模應用提公升了推薦效率，更加為平台增加了粘性。
2.三類推薦機制
簡單的根據系統使用者的基本資訊發現使用者的相關程度，然後將相似使用者喜愛的其他物品推薦給當前使用者。**目前有海量的使用者消費喜好資料，使用者群體的劃分比較容易推薦相似商品。但是**推薦沒有融入社交朋友元素，往往只能複製商品鏈結到其他社交平台進行商品共享從而形成口碑傳播，無法本平台上社交朋友間傳播。
基於協同過濾的推薦
根據使用者對物品或者資訊的偏好，發現內容或者物品本身相關性、發現使用者的相關性
使用者協同過濾演算法
基於物品的過濾演算法
2.後面是兩列的單個寶貝推薦，基於物品協同過濾演算法，根據使用者最近瀏覽的商品推薦相類似的商品，相關商品按照使用者歷史瀏覽購買時間向下推薦，非常容易找到大量瀏覽喜好的商品，節約了商品尋找時間，幫助使用者選擇喜歡的商品。
3.同時大量的商品按照使用者喜好的商品分類，從下到下進行精準交錯推薦，減少了使用者審美疲勞。
人工智慧、大資料、雲計算和物聯網的未來發展值得重視，均為前沿產業，多智時代專注於人工智慧和大資料的入門和科譜，在此為你推薦幾篇優質好文：
1.資料時代，影響推薦系統效果5個因素
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在當前這個資訊量飛速增長的時代，乙個企業，尤其是電子商務企業的成功已經越來越多地與其海量資料處理能力相關聯。高效 迅速地從海量資料中挖掘出潛在價值並轉化為決策依據的能力，將成為企業的核心競爭力。資料的重要性毋庸置疑，但隨著資料的產生速度越來越快，資料量越來越大，資料處理技術的挑戰自然也越來越大。如何...
推薦引擎 個性化推薦 常用模型和演算法
背景介紹 技術所要達到的目的為非在合適的地方展現合適的內容。通常有下面的一些技術 1 協同過濾 collaborative filtering 技術 2 自然語言理解技術 人與人交道使用的是人類語言 基本由詞彙及約定俗成的含義構成 人與機器互動通常表現為機器提供特定的介面供人使用，隨著人與機器互動的...