电商推荐系统的设计与运营：从零开始，《产品经理职业手册》解析
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在这期视频中，up主分享了电商推荐系统的从0到1设计和运营的相关知识。推荐系统通常被认为是高度依赖数学和建模的系统，许多人可能会觉得与产品经理和产品运营关系不大。然而，up主指出，产品经理在理解推荐系统的运作机制后，仍然能够在系统的设计和优化中发挥重要作用。
推荐系统的工作流程可以分为以下几步：
- 数据收集：这是推荐系统的基础。数据的质量直接影响后续算法的效果。数据主要包括三类：用户行为数据（如页面访问、点击、加购等）、业务数据（如订单、社交关系、商品定价等）以及第三方数据（如信用评分、学历等）。
- 数据存储：由于数据量巨大，行为数据通常会存储在大数据的分布式系统中，以提高查询效率。
- 特征工程：通过挖掘数据中的标签或特征，提升数据的解释力和运算效率。
- 建模：这是一个数学性很强的过程，目的是利用历史数据预测未来的用户行为。建模过程通常会利用一部分历史数据进行训练，并用剩余的数据进行验证，以确保模型的可靠性。
- 离线数据处理：在模型上线前，会先进行离线数据计算，以减少实时计算的负担。这一步骤通过缓存数据和排序，确保推荐系统能够在100毫秒内返回数据，避免用户等待过长时间。
- 系统上线：系统上线时会经历测试、放量、全量上线等步骤，以确保算法的稳定性和效果。
- 效果评估：通过商业化指标来评估推荐系统的表现，最终目标是提升销售额等核心业务指标。
最后，up主强调了推荐系统在大型电商中的重要性，并指出该领域的人才稀缺，鼓励有兴趣的人向这一方向发展。
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