智能推荐是现在几乎每个app都会配备的功能，特别是电商、新闻资讯、短视频等类型的应用，平台内容积累得越多，越需要通过智能推荐来进行流量分发，为每个用户提供个性化的服务。那针对不同的应用来说，怎样的一个推荐系统才算是完美的，我们可以从涉及到推荐系统的每个关系方来进行设想。
一、app用户
对于用户来说，自己应该是公司的“上帝”，毕竟公司产品都是服务大众的。所以，一个智能推荐系统应该具备以下的特点：
1. 推荐的结果符合或超越自己的预期，即推荐的东西是“好东西”
2. 推荐结果浏览体验较好，比如页面样式及交互方式，推荐的时机、推荐内容的合理解释
3. 推荐系统的个性可以让用户来进行自定义
4. 避免使用户体验到自己的隐私被侵犯
以上四条特点，是将推荐系统拟人化之后设想的推荐效果，如果一个很会安利别人的人，他在做安利的时候，满足了上述这些条件，相信是没有人忍心拒绝的。下面稍微解释一下这四条特点的具体内容。
1. 推荐“好东西”
大家都知道每个“好东西”都能吸引人去点击查看，而判断哪些东西属于“好东西”其实又是非常主观的，所以，平台需要做的第一件事是让内容存储足够多且足够优质（电商平台商品足够丰富，新闻网站新闻涉猎足够广，短视频app小姐姐足够多），然后才谈得上开始推荐。
从唯心的角度来看，兴趣和好奇心是用户接受推荐的主要原因，所以，除了找到用户现有兴趣之外，发掘隐藏的兴趣、激发用户好奇心都是提升用户体验的好办法。例如，使用相似人群推荐来发掘隐藏兴趣，使用社会热点或近期流行的内容来激发用户好奇，部分平台甚至还可以适量推荐部分用户极度厌恶的内容吸引点击（容易翻车），这些都是能提升用户点击的好办法。试想，一个系统每天都能出现你现在很喜欢的东西、之前不知道自己喜欢现在却发现自己确实很喜欢的东西，和满足你各方面好奇心的东西，肯定能让人一刷就停不下来。
2. 推荐体验好
用户使用app查看推荐内容，除了内容本身质量之外，还有很重要的一点，是用户体验要好，这个首先体现在基本样式和交互上，比如会不会浏览起来很麻烦，干扰因素会不会太多，想看到的东西会不会很难找到；其次，还有推荐内容的合理排序，比如同一类型的内容会不会太重复，不喜欢的东西会不会依然出现，推荐的东西会不会不太可信。合理的页面布局和好的产品流程设计可能会让很普通的推荐结果产生很高的点击和用户满意度。在2011年的中国推荐系统峰会上，百度科学的张栋博士曾提出一个个人观点，推荐产品的交互与用户体验（UI/UE）>数据>行业知识>算法，这也从侧面说明了用户体验在推荐系统中的重要性。
3.自定义推荐系统
其实，除了推荐的内容要个性化之外，推荐系统的方式应该也可以尝试个性化，但是目前还没有看到市面上有哪个产品在向这个方面努力。在一些平台上，新注册用户会被要求选取感兴趣的东西，这主要是为了推荐系统的冷启动。让用户主动选择确实是一个很考验用户耐心的事情，所以一般这种事情做一次就够了。但了解了用户对内容的兴趣之后，其实还需要了解用户对推荐系统本身的偏好，包括是否期望有更多的新奇内容，是否期望获取流行内容，是否期望主动了解冷门内容，是否需要提供推荐解释，哪些元素需要重点展示，甚至用户是否需要推荐？还是只给他们一个排行榜就可以。这些问题是为用户定制一个个性化的推荐系统做了准备，要一个话痨的推销员还是一个安静的推销员，要推荐实用的东西还是推荐新奇的玩意，客户都可以自己选择。
4. 隐私问题
自从手机变得越来越智能，很多人都怀疑自己隐私被公司窃取，并以此作为原材料对自己进行“强行”推荐，所以，如何避免用户产生这样的疑问，或者是说，使用什么方法掩盖一下大公司获取用户信息的那点私事呢，其实上面提到的推荐内容的解释和推荐系统的个性化完全可以解决，每一条推荐内容都提供合理解释，如果不喜欢太私人、太个性化的推荐就关掉某些设置，让系统给你推荐更符合大众预期的东西，相信这样再也不会有人在网上怀疑你们公司在窃听用户了。
二、公司和内容提供方
不是每个app的最终目的都可以只为了用户体验的，公司自己也要恰饭的，不但他们需要恰饭，内容的提供方也需要，这包括电商网站的卖家、新闻的撰写人、短视频的作者，这些人都靠着用户吃饭，所以，在推荐系统里，也需要同时满足这些人的利益，在他们看来，一个好的推荐系统肯定要有以下特点。
1. 优质的头部产品可以获取更多的流量，普通的商品可以获取一般的流量
2. 新的优质产品可以有从零开始爬到顶部的机会
3. 质量较差的产品可以通过花钱获取更多的流量
以上3点，汇总起来讲，就是什么样的产品，获取到什么样的资源，获取不到预期资源的产品，有2个方案，1是使用更多的运营手段，提升产品质量（比如淘宝的刷单，比如抖音的刷赞），2则是直接使用金钱解决，向平台购买广告或流量，牺牲一部分用户体验，让内容提供方和平台实现双赢（不过有时候如果产品本身不够好，购买的流量可能还是会入不敷出）。
推荐系统在其中需要做的事情主要就是，告诉内容提供方哪些手段可以提升产品质量，或者说，告诉他们哪些因素会影响他们获取的流量，然后使用更好的推荐逻辑或算法来完成产品和人群的匹配，确确实实的将内容提供方运营起来的商品，精准推荐到需求人群眼前，避免出现劣质商品获取到了不匹配的资源，这样会影响用户体验，降低平台收益，降低优质产品的收益，可谓“一举三失”。
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