大家觉得推荐系统和长尾的关系是什么

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xlvector

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Jan 15, 2010, 12:36:25 AM1/15/10
to Resys
有人说,推荐长尾可以增加销售额,把很多本来卖不出去的东西卖出去了
有人说,推荐长尾会引入很多误差

大家怎么看这个问题

王立才

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Jan 15, 2010, 12:42:27 AM1/15/10
to resys
先看看是否符合长尾理论。。
 
如果符合的话,我觉得长尾是有意义的,因为世界是丰富多彩的,人和物之间的关联也不可能停留于局部。
 

王立才
2010-01-15

发件人: xlvector
发送时间: 2010-01-15 13:36:37
收件人: Resys
抄送:
主题: [resys] 大家觉得推荐系统和长尾的关系是什么

Loeb

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Jan 15, 2010, 1:01:02 AM1/15/10
to re...@googlegroups.com
就銷售而言
庫存壓力可能可以靠這解決
但是商品天生是不該被庫存
這是個矛盾

長尾是時間函數
但是除此外因子太多不可預測
例如某過氣歌手在某些狀態下
又突然紅了

推薦應該是
處理這些不可控"某些狀態"
長尾之於銷售
比較像是沒辦法中想辧法

從我的 iPhone 傳送

在 2010/1/15 13:36 時,xlvector <xlve...@gmail.com> 寫到:

Gary Wang

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Jan 15, 2010, 1:28:00 AM1/15/10
to re...@googlegroups.com
有一个问题是,从理论上来说,长尾越长越好,但是实际上大部分零售或者在线销售者,希望的是总量,也就是长尾和大头覆盖下的阴影。并不一定长尾超过大头就是好的。
“推荐长尾可以增加销售额,把很多本来卖不出去的东西卖出去了”,如果从销售长尾的成本大于大于大头,为什么要销售呢?我想这种只有在充分竞争的情况下才有可能发生。

2010/1/15 Loeb <loeb...@gmail.com>

kuber

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Jan 15, 2010, 2:18:38 AM1/15/10
to Resys
"任何革新都在于找到一个可以解释变化中的世界的新的参照标准"。长尾理论是基于生产能力的大大力高,产品极度丰富,同时顾客的要求也越来越个性化。因
此从销售商的角度来说,有时仅仅卖那20%的商品已经不能满足增长的需要,必须要向那80%的产品要利润。同时顾客也不满足于20%的产品,如果你不
卖,顾客有可能去人家那买了。
所以1。不是家家都一定要去做长尾的。2。长尾不一定意味着塞满库存,比如说zara。

安德森提出的办法是,提供尽可能多的产品(每样件数未必多,还是如zara)和让用户很容易的找到它。
要让客户从无尽的产品中找到自己要的,首先当然是搜索。但是个性化推荐绝对是不可忽略的。如果大家有陪女朋友/老婆逛街的话,一定能体会到,一个好的销
售员恰到好处的推荐肯定会大大提高销售机会,如果我们不讨论理性消费还是冲动消费的话,呵呵。我老婆就常常中招。我觉得推荐应该就是一个好的销售员。
除了cross saling 外,推荐应该还有一个功能,就是个性化,找到顾客的小众需求。


On Jan 15, 2:28 pm, Gary Wang <gary.wang1...@gmail.com> wrote:
> 有一个问题是,从理论上来说,长尾越长越好,但是实际上大部分零售或者在线销售者,希望的是总量,也就是长尾和大头覆盖下的阴影。并不一定长尾超过大头就是好的 。
> "推荐长尾可以增加销售额,把很多本来卖不出去的东西卖出去了",如果从销售长尾的成本大于大于大头,为什么要销售呢?我想这种只有在充分竞争的情况下才有可能 发生。
>

> 2010/1/15 Loeb <loeb.c...@gmail.com>


>
>
>
> > 就銷售而言
> > 庫存壓力可能可以靠這解決
> > 但是商品天生是不該被庫存
> > 這是個矛盾
>
> > 長尾是時間函數
> > 但是除此外因子太多不可預測
> > 例如某過氣歌手在某些狀態下
> > 又突然紅了
>
> > 推薦應該是
> > 處理這些不可控"某些狀態"
> > 長尾之於銷售
> > 比較像是沒辦法中想辧法
>
> > 從我的 iPhone 傳送
>

> > 在 2010/1/15 13:36 時,xlvector <xlvec...@gmail.com> 寫到:

xlvector

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Jan 15, 2010, 8:50:38 PM1/15/10
to Resys
很受启发,我最近在做一个实验,这个数据集上,用户的行为过于集中在头部,可能是因为产生这个数据集的系统没有能很好的让用户找到长尾,所以在这个数据
集上,popular推荐的精度反而是最好的。

所以我就在想,这也算是一个盲目追求精度不利于设计好的个性化推荐的反例。个性化推荐还是应该focus在长尾上吧。

比如如果大家拿很多门户网站的日志数据,以追求精度来设计推荐系统,那就只推荐首页,肯定精度最高,但这不符合个性化推荐的本质,是吧?

Guozhu.Wen

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Jan 16, 2010, 8:00:56 AM1/16/10
to re...@googlegroups.com
的确,在item的头部有足够的用户行为数据可以做出精确的推荐来,长尾部分因为缺乏足够的数据支持往往很难做好。但如果不解决这个问题,这个情况会愈演愈烈,越来越难以解决。解决方案除了算法,也可以考虑从产品层面去解决。

2010/1/16 xlvector <xlve...@gmail.com>



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feng yadong

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Jan 16, 2010, 11:52:44 AM1/16/10
to re...@googlegroups.com
如果仅仅集中在头部 推荐就失去了他的意义
比如在sns上  给一个用户推荐一个用户 ,除了满足用户的口味之外,另外一个目的也是想让非活跃的用户活跃起来,促进用户圈子的交融


2010/1/16 xlvector <xlve...@gmail.com>

Tinyfool

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Jan 16, 2010, 11:59:48 AM1/16/10
to re...@googlegroups.com
从产品角度,我经常想,没有靠谱推荐(尤其是推荐有反作用的时候),产品上应该考虑让推荐消失,这样其实可能会更好。

Google曾试验过一个功能:如果Google发现用户每次搜索后都不会点击顶端的广告的话,就会把这些广告移到右边(搜索结果显示广告的传统位置)去。

最后这个方法采用了与否我不知道,不过这个思路,我觉得是值得借鉴的。
2010/1/17 feng yadong <fengy...@gmail.com>



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kuber

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Jan 27, 2010, 9:47:58 PM1/27/10
to Resys
如果只需要关注头部的话,排行榜和分类就够了,不需要推荐。
只有在长尾的情况下(海量同时用户需要小众产品)才需要推荐来帮助用户找到适合自己的排行榜以外的内容。
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