2018-03-05老师你好，我有一个疑问。您讲到如果用户留存回访率低，不太需要推荐系统，而应该去找到用户流失的原因。问题是，很多消费并不是高频消费，产品属性决定了用户高流失率，例如airbnb的业务，他的业务会存在大量的潜在链接，又是低频消费，请问类似这种情况是否需要推荐系统？作者回复: 帮助每个用户在低频场景做好每次决策，也是价值所在，不是都要留住用户贡献注意力的。我说的留存，有个前提，就是你以多长时间为统计周期，即使低频应用，比如几个月用一次，只要每次用都想起你，也是高留存。
21- 2018-03-05后面课程，会有代码示例么？
作者回复: 尽量少。因为音频不好读。
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2018-03-05其实从我个人的经验来看，很多产品其实不需要太多个性化的元素，需要的是的业务和用户的理解。亚马逊的推荐就是帮用户做决策，而不是帮亚马逊买更多的商品。作者回复: 你得到了！
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2018-03-06希望有实战，有代码，最好有github上的配套作者回复: 会有，专栏还是着重用浅显直觉方式呈现“有什么”，后续会有图书计划，书中会有更多代码和公式等“深内容”，专供自我要求较高的人享用。
13- 2018-03-09要是作者本人朗读的就更好了，不一定要字正腔圆。但只有作者才能朗读出原文的轻重缓急。另外的朗读者来朗读始终觉得稍显平淡。
作者回复: 我有空试试。
12 - 2018-03-07个性化的推荐是不重要还是工程中难以实现，我感觉老师您不太强调个性化的精准推荐
作者回复: 精准是个坑，不要跳，不要跳，不要跳。我从不敢说精准，怕被老板听见，因为那是一个望山跑死马的终极目标，在实际中，不如多关注量化指标的增长。
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2018-03-05非常浅显易懂且专业的表述。想请教刑老师一个问题，是否需要推荐系统的评判方法，涉及到用户与物料的规模和公司增长阶段。但对于某些特殊行业，例如房地产，物料可以理解为在售的房源，这类物料的存量通常不会很大，增长速度也随市场行情和政策等因素不稳定波动。针对这类虽然2C但被行业因素限制的企业，是否还能适用文中公式来做评判，谢谢。作者回复: 首先，这是个经验公式，衡量的是用户物品关系网络自增长的情况，你可以根据实际情况再定义其他公式。其次，和行业无关，假如房产数量仅仅十万量级，且静态不变，但用户贡献了很多连接，如收藏等，也是可以给他推荐相关房源的。
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2018-04-05老师好，我是做电商内容推荐的，想要了解类似淘宝，京东这些大厂的内容推荐逻辑，可以通过哪些渠道呀？求回复 4
2018-03-07老师您好，最近买了个打印机，已经入手。但是某些电商或网站还是老是给我推荐打印机，从我个人角度怎么阻止向我推荐打印机？推荐系统有什么好的方式规避这种问题，或者说如何断开用户和物品的链接？作者回复: 一般是分品类去解决。多巴胺类是买了还想买，所以会推类似的，工具类物品则应强调推荐组合。阻止推荐打印机，抱歉这个我恐怕无法帮你了。
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2018-03-05老师您好，想问下是否可以单纯理解为只要所储备数据量到一定程度，然后推荐系统能帮用户提供更好的服务就可以指引团队去着手推荐系统了呢。因为数据量攒到一定量其实也说明项目已经到了中期运营过程，而且也保证了团队制作的推进系统有一定质量和可靠度。我的工作主要在于机器学习，所以在我看来搭建这样的推荐系统其实只要数据到一定程度根据现有的机器学习算法就可以在成本明晰且并不是很高的情况下实现了。作者回复: 数据量还是个很低维度的指标，不能这样说，多大数据量是个大呢？
3- 2019-08-021.工具类的产品，用户一般都不是喜好或者个性驱动，而是任务驱动的，也就是刚需，目的性强，所以一般不需要个性化推荐对吧？
2. 产品前期留存率低，可能要考虑的是拉新和促活，而不是个性化推荐对吧~ 2 
2018-05-24刚接触推荐系统，想着以后从事这方面的工作，老师以后会讲如何去实现一个自己的推荐系统么？ 2
2018-05-14老师可以附加一些资料和链接什么的。毕竟跨学科的，里面也有很多公式，和得到的纯文字还是不一样的。 2
2018-03-07看了老师的分析，对于我目前负责的产品，从用户数和物品数这两个维度作简要分析：
1、目前的拉新更侧重是量&活动，这两者之间主要是激发活跃用户和增加物品数的贡献。
2、产品现有连接数较少，暂不能拥有自发生产的趋势。
因此还不太适宜做推荐系统。知其然而知其所以然很重要。作者回复: 推荐系统锦上添花，先把产品本身打磨好。
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2018-03-05判断是否需要推荐系统的那个指标，是否也可以用于后续评估推荐系统的推荐效果作者回复: 这个没法说，这里只是衡量网络自增长情况的。万一有缘，和你的业务效果一致，谁说不可以呢？
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2018-09-10我的产品获取用户主要是靠重金砸独家版权，而且这种头部版权不可能是一直都有，所以做留存一直是个问题，往往是大版权来了用户就来了，结束了用户就走了，我之前一直认为是个推没做好，导致用户留不下来，听完之后发掘还在首先要在接盘的内容本身下好功夫，感谢老师 1- 2018-05-01判断公式不是很理解。可以举产品实例说明吗？ 1
2018-03-22社交产品的推荐系统我认为是很难的作者回复: Facebook 做得很好。
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2018-03-15增加的连接数怎么能计算出来呢作者回复: 从日志中统计。
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2018-03-06老师好，在用户留存低的时候，用相关物品推荐是不是能有一定效果？比如商品详情页的相似商品推荐，用曲线方式达到人与物品的上下文关联。作者回复: 抱歉抱歉，我一律不会回答“xxx会不会有效果”这样的问题啊，因为确实没有教科书般的答案。
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