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走進算法:粗談長尾效應

如意 ? 來源:百家號 ? 作者:51CTO ? 2020-06-30 17:06 ? 次閱讀

長尾效應?跟動物尾巴有關系?

上一篇講完推薦系統的分類和功能后,在這我有必要對其中的一個名詞“長尾效應”進行完整的解釋。長尾效應在百度百科上解釋為“從人們需求的角度來看,大多數的需求會集中在頭部,而這部分我們可以稱之為流行,而分布在尾部的需求是個性化的,零散的小量的需求。”

但不要小瞧尾部的需求,因為流行的頭部種類畢竟有限,而尾部的種類繁多,即使需求量小,但是匯集在一起,整體需求不一定低于流行頭部的需求。這就好比千千萬萬的小溪流匯集在一起可能會勝過湖泊甚至大海。

長尾效應在數學模型曲線上表示為一條正太曲線,如下圖所示:(在這我舉例表示:頭部為大廠手機品牌公司,尾部為小廠品牌手機公司)

走進算法:粗談長尾效應

如上圖所示,雖然大廠品牌(蘋果、三星、華為等)的手機銷售額各自都在前幾名,但是總的銷售額,也就是藍色圖形面積比黃色圖形面積要小得多,而黃色圖形則表示的都是小品牌商(錘子、一加、魅族、中興等)的手機銷售額總和,它們加在一起的銷售額是非常可觀的,也驗證了一句話“人多力量大”的道理。

因此,在設計推薦系統的時候,一邊要保證大廠品牌的銷售額,但是千萬不能忽略小廠品牌。推薦的商品可以跟大廠品牌相關度更高,也要不斷挖掘客戶的潛在興趣,推薦一些小廠品牌的手機種類,只有這樣才能緩解甚至解決“長尾效應”。只有這樣,才能使設計出的推薦系統更加智能化、人性化,增強用戶的滿意度和粘性。

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