在手機市場現(xiàn)有的APP中，基于算法驅動的APP產(chǎn)品越來越多，電商行業(yè)的淘寶，網(wǎng)易嚴選等，其中淘寶是以千人千面為用戶展示商品，更具用戶的瀏覽，收藏，喜好進行推薦產(chǎn)品；資訊類今日頭條，一點號，網(wǎng)易新聞以用戶瀏覽習慣，閱讀喜好，喜歡與不喜歡進行算法判斷推薦資訊，喜馬拉雅，蝦米音樂等視聽類APP，以用戶喜歡聽電臺，音樂進行分析判斷，由推薦算法進行推薦喜歡聽的電臺及音樂。搜索引擎有已經(jīng)是人們離不開的工具，谷歌，百度等依靠其強大的算法讓用戶以最快的速度得到最想知道的答案讓人們離不開搜索工具。

算法的實現(xiàn)離不開數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是用戶瀏覽沉淀下來的，用戶畫像是根據(jù)用戶平時的瀏覽痕跡，瀏覽商品，用戶喜歡收藏的商品，用戶對商品停留時間，根據(jù)用戶瀏覽軌跡，購物軌跡進行用戶性別判斷，年齡判斷，喜歡風格判斷，給用戶貼標簽，跟據(jù)商品關鍵詞及商品口味和風格進行個性化商品推薦；資訊類APP個性化推薦算法，更據(jù)用戶的閱讀口味，在資訊的右下角，選擇喜歡或不喜歡，用戶的閱讀習慣記錄，例如，經(jīng)常喜歡看時政類資訊，貼時政標簽，經(jīng)?？纯萍碱悩撕?，貼科技標簽，經(jīng)?？窜娛骂愘Y訊，貼軍事類標簽，喜歡奇聞異事，會推薦最新的奇聞異事，例如，近兩天比較火的，成都體院老師用“周易算出逃課學生學號”類似新聞資訊，都會給用戶貼興趣標簽，最新的資訊在發(fā)布同時，也會被添加上標簽，優(yōu)先推薦用戶喜歡的標簽，進行個性化口味推薦。

概率匹配推薦算法，通常用戶都有瀏覽記錄和瀏覽痕跡，沒有痕跡，購物行為和購物偏好方面是空的。好，這時候搜索引擎會根據(jù)概率來進行匹配。比如，連衣裙這個產(chǎn)品，在風格上有韓版的、歐美的、田園風格的等等。那么搜索引擎通過分析以前搜索“連衣裙”這個關鍵詞的消費者，發(fā)現(xiàn)70%以上的消費者最終都購買了“韓版”的，那么韓版就是一個高概率成交風格。所以，展現(xiàn)在這個消費者面前的，會更多的是韓版風格的連衣裙。通過概率的預測和成概率的統(tǒng)計，確定目前流行風格，流行程度，進行概率匹配。

目前，在APP產(chǎn)品開發(fā)和設計中，越來越多的產(chǎn)品進行智能算法驅動，例如：豆瓣4.0的換一批功能，優(yōu)酷視頻，網(wǎng)易嚴選的猜你喜歡功能，小米系統(tǒng)猜你喜歡廣告，淘寶客戶端，58同城分類客戶端，都采用千人前面的算法推薦，個性化讓用戶快速找到自己想要的商品，猜你喜歡讓推薦給用戶最想要的口味，資訊成為訂閱的形式，用戶會更加喜歡自己的閱讀類型。

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