走进个性化推荐：【啤酒 + 尿布】背后的智慧
【啤酒与尿布】的故事相信很多人都听过，年轻的爸爸们在超市采购时，往往在挑选完婴儿尿布后，顺带着就会拿上几瓶啤酒。沃尔玛把啤酒和尿布捆绑售卖，获得了更好的销量。
图1 啤酒与尿布的故事
这看似简单的消费场景背后，实则蕴含个性化推荐原理。经过长时间观察，尿布与啤酒常常出现在同一购物车里，基于二者高频的同购现象，向购买尿布的年轻爸爸针对性地推荐啤酒，无疑是捕捉到了消费者的潜在需求。
个性化推荐的缘起和多元应用
正如 【啤酒与尿布】 的故事展现的，通过对消费行为的洞察，有针对性的推荐，能带来意想不到的成效。而在当今信息环境发生了天翻地覆的变化，随着互联网的发展，信息如潮水般涌来，用户面临着海量的信息选择，超出了个人能够有效筛选与利用的范围，导致信息过载，与此同时，用户需求日益多元化、个性化，不同个体在兴趣、消费等方面千差万别。
在此背景下，个性化推荐应运而生，它的作用就是帮助用户过滤信息（解决信息过载），预测用户对物品的喜好（满足多样化和个性化需求），直击用户痛点。
时至今日，个性化推荐已经在各行各业有着广泛的应用：
图2 今日头条、京东、网易云音乐中的推荐
个性化推荐的应用场景通常分为以下两类：
- 首页推荐
用户维度的推荐，经常以【推荐】，【猜你喜欢】，【发现】等形式在首页出现。 - 详情页推荐
物品维度的推荐，经常以【相关推荐】，【看了又看】等形式放在详情页。
图3 携程首页推荐和京东详情页推荐
个性化推荐的原理和方法
如何洞悉用户喜好并给出精准推荐呢？主要依靠各种推荐方法，实现【物以类聚，人以群分】，常见的推荐方法有：
图4 常用推荐方法
01 基于人口统计的推荐：以用户画像洞察相似需求
基于人口统计的推荐，它根据用户画像信息，如年龄、性别、兴趣、婚姻状况、居住地、学历、工作等等，发现用户的相关程度，然后将相似用户喜欢的其他物品推荐给当前用户。
图5 基于人口统计的推荐
从上图可以看出，用户a和用户c有相似的用户画像信息，即年龄段和性别都相似，所以把用户a喜欢的物品A推荐给用户c。
02 基于内容的推荐：依靠物品特征剖析匹配偏好
基于内容的推荐，它通过分析物品的内容，提取出物品的特征，然后根据用户的历史行为数据和物品的特征，向用户推荐与其喜好相似的物品。
图6 基于内容的推荐
从上图可以看出，电影A和电影C的特征相似，即类型都包含爱情、动作，所以把电影C推荐给喜欢电影A的用户a。
03 基于用户的协同过滤推荐：借用户群偏好相似性拓展视野
基于用户的协同过滤推荐是是根据用户的偏好和行为习惯，发现与当前用户口味和偏好相似的用户群，然后根据这些用户的喜好为当前用户进行推荐。
图7 基于用户的协同过滤推荐
从用户喜好信息中可以发现，用户a和用户c的偏好是比较类似的，因此将用户c喜欢的物品D推荐给用户a。
04 基于物品的协同过滤推荐：由物品相似度推导用户喜好
基于物品的协同过滤推荐是通过分析用户对不同物品的喜好，发现物品之间的相似度，然后基于物品之间的相似度给用户做出推荐。
图8 基于物品的协同过滤推荐
将用户喜好信息从用户的角度转换为从物品的角度来看，喜欢物品A的是用户a、b、c，喜欢物品B的是用户b，喜欢物品C的是用户a、b。我们可以分析出物品 A 和物品 C 比较类似，即：喜欢物品A的人也喜欢物品 C。因此推测用户c因为喜欢物品A所以很有可能也喜欢物品C，所以将物品 C 推荐给用户c。
结语
由于每种推荐方法都有各自优劣，在实际应用场景中，往往不会局限于单一的推荐模式，通常会混合应用多种方法进行推荐，以弥补单一方法所固有的短板，实现优势互补，从而提供更精准、更个性化和更高效的推荐服务。
