本篇文章介紹了幾種精準推薦算法模型，並將算法按照機器學習風格進行劃分。
背景說明：
本文全篇命名為 AI產品經理從懂精準推薦模型到產品創新，共計分上篇和下篇。
通篇以精準推薦這一產品經理經常面臨的需求為例，來講解AI產品經理入門需要懂得的算法模型知識點，並提出AI產品經理入門的標準和AI企業類型。
通過劃分門類後建議AI產品經理針對性的補充自己的算法或者數據方面的知識。
在機器學習大數據日新月異的時代裡，從拉新運營到網紅短視頻運營，從SEM再到精準推薦，精準推薦開啟了產品運營的智領革新，智在運營的新徵程。
文章以產品經理應該懂哪些精準推薦算法模型為主線，順道在上篇中先將算法按照機器學習風格進行劃分；下篇按照功能相似性進行劃分，從產品經理必懂的精準推薦算法模型展開，實證傳統算法模型對產品精準推薦的功用和缺陷，然後總結出一套AI-UTAUT模型，即整合AI技術精準推薦模型供讀者落地具體產品實戰參考。
即本篇希望以精準推薦模型為案例通過全面的撰寫將AI產品經理需要懂的算法和模型進行了系統的入門講解。
另外筆者在撰文之前先說明：一個產品經理經常疑惑的概念：算法和模型的關係，產品經理懂得解決問題時將問題抽象為模型，對模型求解用算法，沒有誰大誰小，算法和模型沒有絕對的分界線。
首先我們看用於精準推薦的算法模型有哪些，這些模型算法各有優缺點，然後筆者根據實戰下來，創造性的總結了一套AI-UTAUT模型。
一、精準推薦算法模型
精準推薦中的常用模型有：交叉銷售模型、關聯推薦匹配模型、互聯網信用模型、電商動態定價模型、信息聚合分類模型等等。
文中儘量不採用高等數學公式，儘量用直白的產品經理聽得懂的語言進行講述，因為公式可以在產品具體業務落地的過程中根據所需要公式有選擇的進行鍼對的學習。
1. 交叉銷售模型
利用關聯規則發現兩個產品間潛在的相關性，進而進行捆綁與推薦；關聯規則可用Apriori等算法實現，交叉銷售通過研究客戶的產品使用情況，消費行為特點，發現老客戶的潛在需求，一方面通過產品之間的關聯，尋找實現產品捆綁銷售的機會，另一方面為新產品尋找已有用戶中的精準目標群體。
建立模型的具體步驟為：
（1）以個體用戶為單元，收集其訂購業務種類，計算其訂購比例；
（2）提取訂購比例較高的幾類業務，計算不同業務兩兩間的相關性，分組、篩選與分類；
（3）針對相關性和替代性高的業務組合進行交叉銷售，如綁定銷售精確推薦。
Apriori 算法：
Apriori 算法被用來在交易數據庫中進行挖掘頻繁的子集，然後生成關聯規則。常用於市場籃子分析，分析數據庫中最常同時出現的交易。通常，如果一個顧客購買了商品 X 之後又購買了商品 Y，那麼這個關聯規則就可以寫為：X -> Y。
例如：如果一位顧客購買了牛奶和甜糖，那他很有可能還會購買咖啡粉。這個可以寫成這樣的關聯規則： {牛奶，甜糖} -> 咖啡粉。關聯規則是交叉了支持度（support）和置信度（confidence）的閾值之後產生的。
支持度的程度幫助修改在頻繁的項目集中用來作為候選項目集的數量。這種支持度的衡量是由 Apriori 原則來指導的。
Apriori 原則說明：如果一個項目集是頻繁的，那麼它的所有子集都是頻繁的。
2. 關聯推薦匹配模型
關聯推薦匹配模型著眼於用戶數據的基礎屬性、媒體屬性等，實現產品精準定位，在廣告的定向投放上效果顯著。
建立該模型需要採集的用戶數據有基礎屬性數據如性別、年齡、收入、學歷；環境屬性數據如手機上網時間、城市、地點、系統平臺、語言環境；媒體屬性數據如瀏覽的媒體、瀏覽的內容、興趣關注點、當前的需求；消費屬性數據如關注品牌、關注產品、消費水平、消費心態等。
AI技術使得社交網絡數據深度挖掘成為可能，運用計算機智能，通過社交網絡API獲取用戶授權數據，進而對用戶數據進行學習和解析，再通過數據挖掘進行建模與推薦（數據量更大）；完全的個性化分析可以提供最有價值的產品，例如 APPhero, 經由社交網絡數據深挖掘，使用 FACEBOOK 的數據，讓這些數據成為推薦的基準。
AppHero 會對用戶異常熟悉，它會將用戶在 Facebook 上做過的事，包括評論和評論中的嵌套、喜歡的頁面、用戶分享的東西、個人檔案的數據、興趣、所在地等等通通收進算法模型。
關聯推薦模型圖示如下：
關聯推薦模型中，關聯規則學習方法提取規則，此模型可以完美的解釋數據中變量之間的關係。這些規則可以在大型多維數據集中被發現是非常重要的。最流行的關聯規則學習算法是：Apriori算法；上文已經介紹過Apriori算法。
3. 互聯網信用模型
傳統通用模型存在環境因素難確定,屬性單一等缺點，而賣家間的差異巨大；基於APRIORI算法建立互聯網信用模型，更準確，並可預測信用趨勢,數據變換（文字評價轉變為數字）.
ARRIORI算法挖掘關聯生成關聯規則，得出：信用值與好評率、行業、性別、違規操作數、婚否、地區、賣家級別、收入、逾期壞賬次數相關，按照筆者LineLian曾經服務過的阿里淘寶網的交易模式來看，信用模型同樣可以用於買家，實現買賣雙方的公平對等；電信行業也可以參考信用卡模式度，對用戶進行信用監管，移動的客戶中，曾經有月貢獻1000元左右的全球通高端客戶因為欠費0.7元而被停機，導致其離網的先例，以信用卡模式建立的基於AI技術的電信行業用戶信用管理，仿照信用卡模式對客戶授予一定的話費透支額度，與用戶信用度相關聯；同時也可以對透支部分的消費加收額外費用擴大電信服務產品的差異化定價。
4. 電商動態定價模型
傳統動態定價方法以拍賣為主，很難收集客戶信息；基於AI技術中機器學習算法的電商動態定價模型則可以充分收集交易數據，並能通過機器學習中無監督的自學習對價格進行調整。
電子商務通用信用模型的缺點主要有：賣家很難蒐集全面的客戶競爭對手信息，不能對其進行深度挖掘；不能依據客戶特徵進行差別化定價，也做不到對不同的商品做出及時適當的加價幅度的調整；當需求量具有隨機性和價格敏感性時，動態定價就成為使利潤最大化的有效方法。
機器學習算法簡介：
有兩種方法可以對產品經理現在遇到的所有機器學習算法進行分類：
- 第一種算法分組是學習風格的。
- 第二種算法分組是通過形式或功能相似。通常，這兩種方法都能概括全部的算法。
通過學習風格分組的機器學習算法，機器學習算法中有三種不同學習方式：
第一叫監督學習：
基本上，在監督機器學習中，輸入數據被稱為訓練數據，並且具有已知的標籤或結果，例如垃圾郵件/非垃圾郵件或股票價格。在此，通過訓練過程中準備模型。此外，還需要做出預測。並且在這些預測錯誤時予以糾正。訓練過程一直持續到模型達到所需水平。
示例問題：分類和迴歸。
示例算法：邏輯迴歸和反向傳播神經網絡。
第二叫無監督學習：
在無監督機器學習中，輸入數據未標記且沒有已知結果。我們必須通過推導輸入數據中存在的結構來準備模型。這可能是提取一般規則，但是我們可以通過數學過程來減少冗餘。
示例問題：聚類，降維和關聯規則學習。
示例算法：Apriori算法和k-Means。
第三叫半監督學習：
輸入數據是標記和未標記示例的混合。存在期望的預測問題，但該模型必須學習組織數據以及進行預測的結構。
示例問題：分類和迴歸。
示例算法：其他靈活方法的擴展。
其他根據功能相似性講算法進行劃分的方法將在下一篇文章中進行講述，本文綜合從學習風格上進行劃分，並主要講跟精準推薦相關的算法模型。
電商動態定價模型舉例：攜程大數據殺熟背後的算法模型！大數據殺熟，即同一件商品或者同一項服務，互聯網廠商顯示給老用戶的價格要高於新用戶。大數據能殺熟的基礎是海量用戶數據。如上文所述企業一般會在後臺抓取用戶的消費記錄，通過用戶行為判斷其偏好和消費意願強烈程度。如果企業發現你是一個對價格不敏感的用戶，就會調高價格，減少優惠比例。
首先，通過你的基礎屬性數據判斷你所在的用戶群體、人群特徵（如消費能力），通過你的行為數據判斷你的偏好和消費意願強烈程度。綜合分析後，判斷出你是誰，你現在要做什麼，願意付出多少代價去做。最後，企業根據精準的用戶畫像，去對消費能力高、消費意願強烈的用戶展示更多的價格、賺取更多的利潤。
本文支招閱讀了此文的讀者防殺熟的方法：
- 第一，可以進行一些伴隨搜索，故意混淆AI；
- 第二、必要時關掉App數據許可；
- 第三、關掉定位許可；
- 第四、關閉Wi-Fi自動連接等；
- 第五、重新註冊一個新賬號登錄，平臺方往往會為了留住新用戶而給新用戶薅羊毛的機遇。
5. 信息聚合分類模型
信息雜誌化是近年來的發展趨勢，雜誌化閱讀一方面將社交網站集成一體，個性化定製界面使信息獲取更方便；但雜誌化閱讀應用諸如 Flipboard 並不具備個體社交網絡軟件的很多功能，因此其必須要主打方便和效率；但目前為止其模式知識簡單的“搬運”。
但雜誌化並不意味著信息大雜燴，對信息進行聚合分類可以大大提升閱讀效率，大數據與Flipboard模式的結合可以很好地解決這一問題，通過社交網站數據的採集並進行特徵歸類，自動將每一條信息劃歸最合適的分類區，大大提高了閱讀效率，該模型還可以定期對數據進行自學習與更新，產生新的分類建議。
大量數據不僅可以通過AI技術建立模型供企業/賣家進行內部分析，也可以通過合法交易供其他企業/賣家使用，數據提供者不僅可以從中獲益，數據本身也能創造更多價值，在電視廣告領域，總部設在紐約的Nielsen 已經連續十多年為廣告主以及電視臺提供了相關數據。
下圖為頭條通過AI技術提取內容特徵自動將每一條信息劃歸最合適的分類區然後精準推薦給對此特徵感性趣的讀者的例子：
小結：
毋庸置疑，AI技術結合大數據將徹底改變產品運營的脈絡，重塑我們產品經理對於拉新，留存和精準推薦的認知。與其試圖一次性解決所有AI產品經理的問題，不如從小型可試點算法模型開始；使用上文中可以借鑑的模型實現自己產品精準到達用戶來促進成功。
這一篇為《AI產品經理入門實例講解-以精準推薦模型為例到就職AI產品》中的（上篇） 下篇將講AI產品經理精準推薦創新模型AI-UTAUT模型。
#專欄作家#
連詩路，公眾號：LineLian。人人都是產品經理專欄作家，《產品進化論：AI+時代產品經理的思維方法》一書作者，前阿里產品專家，希望與創業者多多交流。
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