IPM06用户推荐技术和基于推荐的产品设计

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1、项目管理研发管理产品管理的领航者用户推荐技术和基于推荐的产品设计——如何设计个性化用户推荐产品【课程背景】随着Web技术的发展，使得内容的创建和分享变得越来越容易。每天都有大量的图片、博客、视频发布到网上。信息的极度爆炸使得人们找到他们需要的信息将变得越来越难。而推荐系统的出现，使用户获取信息的方式从简单的目标明确的数据的搜索转换到更高级更符合人们使用习惯的上下文信息更丰富的信息发现。现在，无论是电子商务网站还是社交网站已经开发和使用了各种各样的推荐系统，随着推荐技术的不断发展，推荐系统已经在电子商务(E-commerce，例如Amazon，当当网)和一

2、些基于social的社会化站点(包括音乐，电影和图书分享，例如豆瓣，Mtime等)都取得很大的成功。这也进一步的说明了，Web2.0环境下，在面对海量的数据，用户需要这种更加智能的，更加了解他们需求，口味和喜好的信息发现机制。本课程将带领听众从浅入深的学习探索推荐系统的机制，实现方法，将深入介绍推荐系统的工作原理，和其中涉及的各种推荐机制，以及它们各自的优缺点和适用场景，帮助用户清楚的了解和快速构建适合自己的推荐系统。其中还涉及一些基本的优化方法，例如聚类和分类的应用。同时在理论讲解的基础上，还会结合ApacheMahout介绍如何在大规模数据上实现各种

3、推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐系统的方法。并进一步在推荐系统基础上设计构建一个个性化劝导流程，提升网站用户粘性和关键指标转化率。【课程对象】各种面向市场和客户需求开发产品和服务的大中型民营企业管理人员，包括公司总经理、营销总监、新产品研发部经理、产品市场部经理，业务开发经理等。【课程收益】1）了解如何推荐系统的工作原理，和其中涉及的各种推荐机制，以及它们各自的优缺点和适用场景2）掌握快速构建适合自己网站的推荐系统的方法。《用户推荐技术和基于推荐的产品设计》咨询热线：陈辉18911783591第1页共5页项目管理研发管理产品管理的领航者3）进一步在

4、推荐系统基础上设计构建一个个性化劝导流程，提升网站用户粘性和关键指标转化率。【课程大纲】第一单元推荐系统简介什么是推荐系统推荐系统作用推荐系统的分类1、基于内容的推荐系统2、基于协同过滤的推荐系统3、基于关联规则的推荐系统4、混合推荐系统推荐系统的构建条件推荐系统的常见算法推荐系统的案例第二单元收集用户偏好什么是人脑操作系统性格的四个维度四种主要的性格：方法型、自发型、人文型、竞争型案例分析：不同性格的人在网络营销时候的不同表现从性格认知到角色构建第三单元设计基于社会化标签的内容推荐系统提取内容特征利用用户标签来提取特征基于标签的推荐系统推荐系统案例分析

5、第四单元设计电子商务推荐系统协同过滤算法《用户推荐技术和基于推荐的产品设计》咨询热线：陈辉18911783591第2页共5页项目管理研发管理产品管理的领航者网页中的个性化推荐邮件中的个性化推荐推荐系统案例分析第五单元设计广告推荐系统根据用户意图和访问历史设计网站上广告的推荐策略推荐系统案例分析第六单元评估推荐系统的有效性，优化推荐系统推荐系统的测量指标设计推荐系统的优化策略案例分析第七单元基于推荐系统构建网站劝导流程劝导流程的有效性案例分析分析几个成功基于推荐系统的产品和个性化劝导流程第八单元workshop实践根据某个特定主题，设计一个基于推荐系统的网

6、站劝导流程根据某个特定主题，设计一个基于推荐系统的EDM策略【核心要点】推荐系统，是利用特殊的信息过滤（IF，InformationFiltering）技术，将不同的内容（例如电影、音乐、书籍、新闻、图片、网页等）推荐给可能感兴趣的用户。这是建立在对每一个用户的信息和行为深刻了解的基础之上，为用户提供个人化信息的技术，它不是被动等待用户的搜索请求，而是为用户主动推送最相关的信息。推荐系统将结合搜索引擎技术，一并为用户提供最完美的信息解决方案。通常情况下，推荐系统的实现是通过将用户的个人喜好与特定的参考特征进行比较，并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度

7、。参考特征的选取可能是从项目本身的信息中提取的，或是基于用户所在的社会或社团环境。《用户推荐技术和基于推荐的产品设计》咨询热线：陈辉18911783591第3页共5页项目管理研发管理产品管理的领航者个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮

8、助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。基于内容推荐（Co