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產(chǎn)品設(shè)計(jì)
從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)：從技術(shù)棧到可持續(xù)發(fā)展框架

從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)：從技術(shù)棧到可持續(xù)發(fā)展框架

隨著系統(tǒng)規(guī)模突破億級(jí)日活用戶、處理千億級(jí)日交互數(shù)據(jù)的門檻，其復(fù)雜性呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。此時(shí)，系統(tǒng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)已不僅是算法精度的提升，而是構(gòu)建一個(gè)涵蓋高效數(shù)據(jù)管道、精準(zhǔn)算法模型、用戶體驗(yàn)優(yōu)化、內(nèi)容生態(tài)激勵(lì)、商業(yè)化策略以及倫理風(fēng)控的綜合性、可持續(xù)的技術(shù)-業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)
從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)：AB測(cè)試迭代策略詳解

從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)：AB測(cè)試迭代策略詳解

本文聚焦于AB測(cè)試中的幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)策略：分層實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、長(zhǎng)期效果評(píng)估（側(cè)重留存率）、以及基于統(tǒng)計(jì)與業(yè)務(wù)雙重顯著性的決策流程與置信度評(píng)估模型，旨在為產(chǎn)品經(jīng)理提供一套可落地的、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)腁B測(cè)試框架。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)
從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)：實(shí)時(shí)化引擎從工具到生態(tài)的演進(jìn)

從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)：實(shí)時(shí)化引擎從工具到生態(tài)的演進(jìn)

在AI浪潮席卷各行各業(yè)的今天，推薦系統(tǒng)正從幕后走向前臺(tái)，成為用戶體驗(yàn)的核心驅(qū)動(dòng)力。本文將帶你深入探索一個(gè)大型AI推薦系統(tǒng)從零起步的全過(guò)程，揭示實(shí)時(shí)化引擎如何從單一工具演進(jìn)為復(fù)雜生態(tài)的關(guān)鍵路徑。無(wú)論你是產(chǎn)品經(jīng)理、技術(shù)從業(yè)者，還是對(duì)AI系統(tǒng)架構(gòu)充滿好奇的探索者，這篇文章都將為你提供一線實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)與系統(tǒng)性思考。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)
從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)：排序模型產(chǎn)品化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)

從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)：排序模型產(chǎn)品化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)

構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)時(shí)，將排序模型從技術(shù)推向?qū)嶋H產(chǎn)品環(huán)境是核心挑戰(zhàn)。產(chǎn)品經(jīng)理需要深度參與并主導(dǎo)多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，確保技術(shù)能力有效轉(zhuǎn)化為用戶價(jià)值和業(yè)務(wù)成果。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)
從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)：召回策略產(chǎn)品設(shè)計(jì)?

從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)：召回策略產(chǎn)品設(shè)計(jì)?

在構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)的過(guò)程中，召回策略是決定系統(tǒng)上限的第一道關(guān)卡。它不僅影響用戶是否“看到感興趣的內(nèi)容”，更直接決定了后續(xù)排序與轉(zhuǎn)化的空間。本篇文章將從產(chǎn)品視角出發(fā)，系統(tǒng)拆解召回策略的設(shè)計(jì)邏輯與落地路徑，希望能幫到大家。
從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)：冷啟動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)陷阱

從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)：冷啟動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)陷阱

從零開(kāi)始構(gòu)建一個(gè)能支撐海量用戶和復(fù)雜場(chǎng)景的大型AI推薦系統(tǒng)，對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理而言充滿挑戰(zhàn)。尤其在系統(tǒng)上線前的產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段，一些關(guān)鍵決策點(diǎn)極易成為后續(xù)發(fā)展的瓶頸。本文將聚焦冷啟動(dòng)策略設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集機(jī)制搭建以及MVP功能取舍這三大核心環(huán)節(jié)，并結(jié)合“冷啟動(dòng)用戶體驗(yàn)閉環(huán)”這一關(guān)鍵理念，探討如何規(guī)避常見(jiàn)的設(shè)計(jì)陷阱。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)
從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)：為什么業(yè)務(wù)需要推薦系統(tǒng)？

從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)：為什么業(yè)務(wù)需要推薦系統(tǒng)？

在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，用戶注意力成為稀缺資源，推薦系統(tǒng)的重要性愈發(fā)凸顯。本文深入探討了企業(yè)構(gòu)建推薦系統(tǒng)的必要性，從業(yè)務(wù)需求的契合度、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的準(zhǔn)備度到用戶需求的精細(xì)化程度等多個(gè)維度，分析了推薦系統(tǒng)如何優(yōu)化用戶決策鏈路、管理用戶生命周期價(jià)值以及提升內(nèi)容分發(fā)效率。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)
從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)：如何定義效果評(píng)估體系？

從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)：如何定義效果評(píng)估體系？

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng)已成為眾多產(chǎn)品的重要發(fā)展方向。然而，如何衡量推薦系統(tǒng)的真正價(jià)值并驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，是產(chǎn)品經(jīng)理面臨的重大挑戰(zhàn)。本文深入探討了從零開(kāi)始構(gòu)建推薦系統(tǒng)效果評(píng)估體系的方法，希望能幫到大家。
AI,個(gè)人隨筆
AI產(chǎn)品經(jīng)理-推薦系統(tǒng)：多目標(biāo)優(yōu)化與個(gè)性化策略

AI產(chǎn)品經(jīng)理-推薦系統(tǒng)：多目標(biāo)優(yōu)化與個(gè)性化策略

這篇文章深入探討了推薦系統(tǒng)中的多目標(biāo)優(yōu)化與個(gè)性化策略，分析了目標(biāo)沖突與權(quán)衡、目標(biāo)建模與算法選擇，并闡述了用戶分層、動(dòng)態(tài)策略組合及上下文分析等個(gè)性化策略的應(yīng)用，旨在提升用戶體驗(yàn)與商業(yè)價(jià)值。
胡泳：在“推薦就是一切”的時(shí)代

胡泳：在“推薦就是一切”的時(shí)代

推薦系統(tǒng)如今已深度融入我們的生活，但它們?cè)谒茉煊脩暨x擇的同時(shí)，也面臨偏見(jiàn)、透明性等問(wèn)題。文章探討了推薦系統(tǒng)的力量與責(zé)任，強(qiáng)調(diào)公平性和透明性的重要性，并展望了其從選擇工具到自我發(fā)現(xiàn)引擎的進(jìn)化潛力。
布局指南！一文講清小紅書(shū)推薦算法的秘密

布局指南！一文講清小紅書(shū)推薦算法的秘密

小紅書(shū)，作為當(dāng)下流行的“種草”平臺(tái)，其推薦算法對(duì)于內(nèi)容創(chuàng)作者和品牌營(yíng)銷至關(guān)重要。本文深入解析了小紅書(shū)的搜索流量、推薦流量以及直播流量的算法分發(fā)邏輯，為用戶和品牌提供了一份詳盡的布局指南。了解這些算法的秘密，可以幫助你在小紅書(shū)上更有效地進(jìn)行內(nèi)容營(yíng)銷和品牌推廣。
電商及時(shí)推薦

電商及時(shí)推薦

當(dāng)你瀏覽商品后返回列表頁(yè)，發(fā)現(xiàn)原商品已神秘替換，這背后其實(shí)是電商平臺(tái)精心設(shè)計(jì)的及時(shí)推薦機(jī)制。本文將帶您了解這一現(xiàn)象背后的邏輯和它如何幫助電商平臺(tái)精準(zhǔn)捕捉用戶需求，延長(zhǎng)用戶購(gòu)買決策時(shí)間，提高轉(zhuǎn)化率。