2019年天猫总交易额高达2684亿，各电商平台交易总额超4100亿。面对购物选择时，除了网上文章、亲朋好友的“种草”之外，电商平台给自己推荐的商品越来越“心仪”。

自己搜了哪类商品，淘宝就推荐哪类，在不知不觉间，购物车中就堆满了很多东西。这个现象对于现代互联网用户来说，并不是新鲜事儿。

“个性化推荐”、“机器学习、千人千面”这些词汇已经被大家熟知。但是个性化推荐的价值到底在哪里呢？下文将和大家分享推荐系统如何为企业创造价值。

一、什么是个性化推荐

随着信息技术和互联网行业的飞速发展，信息数量呈爆炸式的增长，信息过载的问题也成为了人们处理信息最大的挑战。

对于用户来说，如何从无限大的资源中获取到自己想要的内容，是一个极具挑战的事情。

对于商家而言，如何把恰当的资源呈现给对应的用户，也绝非易事 。

因此，个性化推荐应运而生。

个性化推荐系统是一种信息过滤系统，能根据用户的档案或者历史行为记录，学习出用户的兴趣爱好，预测出用户对给定物品的评分或偏好。 它改变了商家与用户的沟通方式，加强了和用户之间的交互性。

正如文章开篇所说，现在人们对于个性化推荐系统其实早已不陌生了。个性化推荐早已渗透到了生活中各个角落。除了这些电商平台，大家对抖音和头条上的推荐内容和方式也一定很熟悉。

二、推荐系统的价值

个性化推荐系统的价值，对于用户来说，就是能大幅提升使用体验，使用户感到满足。谁不想拥有个心有灵犀的APP呢。

但对于企业来说，个性化推荐系统不仅能解决长尾效应和马太效应，同时能够提升产品用户体验，增强用户黏性，更好的创造产品价值，进一步扩大产品盈利。

据报道，推荐系统给亚马逊带来了35%的销售收入，给Netflix带来了高达75%的消费，并且Youtube主页上60%的浏览来自推荐服务。

以淘宝的推荐系统举例，淘宝的个性化推荐系统包含着三个参与方：

1. 用户：被推荐对象
2. 商家、店铺：推荐物品提供者
3. 淘宝、天猫：提供推荐功能的平台

对于推荐系统来说，首先要让用户从数以亿计的商品中看到他们那些感兴趣的商品（解决长尾问题），其次要让每个商家的每个商品都能够推荐给感兴趣的用户，而不是只推荐几个店铺的几个商品（解决马太问题），同时推荐系统要收集用户的反馈（点击、不点击、收藏、购物车、购买等等），不断优化推荐的质量，形成一个良好的闭环。

三、推荐系统建设的难点

由此可见，一个好的推荐系统对于一个产品、一个企业来说多么的重要。但是想要建设一个好的推荐系统也并不容易。想要从无到有建设一个智能推荐系统，可能会面临以下问题：

技术：

个性化推荐系统，从效果上来看，看似简单，实则不然。

在进行推荐、召回计算时，涉及大量的算法模型、效果调试，比如常见的协同过滤、矩阵分解，都是需要算法团队才能够去完成。

虽然网上有很多的开源代码，但是在算法模型调优阶段，没有一定的行业经验和调试经验，对于调优很困难。

这也是应用同样的算法技术，有的团队做出来和其他的团队做出来，效果天差地别。技术需要人才，经验需要积累。

成本：

企业想要建设一个能够胜任推荐系统的算法团队，需要大量的 人力、物力以及时间 。

优秀的算法人才带来的人力成本，建设周期带来的时间成本。对于推荐系统经常应用的场景来看，以互联网居多。对于互联网产品来说，时间就是生命，战机稍纵即逝。经过一段时间完成从无到有的建设，再经过一段时间的进行效果的调优上线，这对于互联网产品来说，过于漫长。

一个成熟的推荐系统需要积累和打磨，企业是否自己来完成建设工作，需要企业结合自身的情况，仔细考虑。也可以选用第三方的成熟的解决方案，开箱即用，节约企业成本，缩短上线周期。