Nara模仿神经元网络设计推荐算法,根据人的偏好与品味推荐餐馆

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我们可以模仿神经元的运作方式去设计算法,MIT的几位科学家建立团队把这套原理应用到商业中去,建立了初创公司 Nara 。

Nara正是基于神经元的网络结构设计了一套推荐算法,根据人们的偏好与品味去推荐餐馆。现在,北美已经有一百多万家餐馆纳入了Nara的神经元网络。而且,像人的大脑一样,Nara也拥有学习能力,它可以把现实中的信息进行情境化分析。所以不仅餐馆,酒店也可以纳入这个体系。

用户点进Nara的网站,网站先随机给你推荐一些餐馆,你可以对一个个餐馆进行一个简单的标记“点赞”或者“不喜欢”,或者加入自己的Pinlist。Nara会记录下你的这些偏好,再对这些偏好数据进行学习,这样你和Nara的互动会让你发现(find)越来越多你会喜欢的餐馆。Nara强调自身不是一个“搜索(search)引擎”,而是一个“发现(find)引擎”,这样每个人被推荐的餐馆都是不一样的。

今年4月,Nara推出了一个企业服务平台 naralogics.com ,就是让企业本身也可以利用这套算法去研究顾客行为。

Nara尽管成立于2010年,但是最初两年一直用心在科研上面,就是为了研究出这套算法。去年6月,Nara发布了iOS和安卓版本。它刚刚又获得了6百万美元的A轮融资,Nara希望能够在全球推广他们的业务。

其实早在上世纪,诺贝尔经济学奖得主Hayek根据自己数十年的研究隐约感觉到,人的大脑内部的拓扑结构与市场的拓扑结构是平行的,进而我们可以根据对神经元结构的研究去探索现实中的商业行为,其中一个很重要的方向就是,把社交网络的拓扑结构描绘出来去开发产品功能。

[ 36氪 原创文章,作者: 骁骑]

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