对于推荐系统推荐的理由是什么？如何创作？都是想知道的，关于怎样上大众点评这样的话题大家都是很想了解，就让小编为各位揭秘案吧！
无论他们是观看视频还是购物，一个好的推荐页面和一个好的理由总是会吸引人们点击。那么这些推荐系统为什么要做推荐呢？它是如何创建的？本文对这个题进行了分析和解，希望对您有所帮助。
在推荐流程中，你可能会多次看到几个推荐理由，一个好的推荐理由可以增加点击的欲望。那么这些推荐原因是如何产生的呢？在这篇文章中，我们将详细介绍这一点。
1、推荐理由是什么？
推荐理由字面意思就是推荐这个商品的原因，也可以称为推荐说明。在推荐结果中添加一些“推荐理由”的目的也很简单。这是为了提高推荐结果的可解释性，进一步提高点击率。
目前，各个领域的APP推荐都有基本的理由，我们将再选择介绍9家有代表性的企业。
1电商领域
淘宝“超过1000名美食爱好者购买”。这是为了让用户知道很多美食爱好者都想购买这款产品，所以他们不能错过。
京东“最近被超过1000名用户购买”+“为您探索的热搜产品”也可以尝试这样，让用户知道这个产品是很多人的共同选择，最近被搜索过。
拼多多“男士高帮休闲鞋销量第一”，直接告诉用户这双鞋很受欢迎，销量第一。
2当地生活区
美团“海淀区新店，快来种草”的意思是新开店了，可以过来尝尝新的东西，“必尝经典牛肉米线”的意思是，是经典菜单。你不能错过这个版本。
大众点评“窝都口北京美食口味排行榜第一名”和“2022年榜单1钻餐厅”都是通过排名来告诉你，他们推荐的餐厅都是上榜的名店。
盒马“32万回头客”通过无数的复购历史说明这个产品非常好。
3个内容领域
知乎“超过91万用户关注TA”意味着这个创作者拥有大量粉丝，在某个领域有一定的影响力。你可以看一下，告诉我们“你关注的王皮也同意”。查看您关注的可能对此内容感兴趣的博主。
视频号“XXX好友点赞”与知乎的推荐理由类似，都是基于社交属性设置的。
网易云音乐“经常听的人推荐”表示这首歌与您以前经常听的歌曲非常相似，“昨天有几万人播放”表示这首歌昨天很受欢迎，推荐给您和yours意味着它成为可能。你也可以尝试一下。
通过三个主要区域和九个APP推荐理由的例子，我们可以看到，一个好的推荐理由实际上可以增加用户的点击欲望，让推荐结果更加透明。
2.为什么推荐系统必须进行推荐
推荐系统的推荐结果显示中之所以要添加推荐理由，其实和我们的日常生活息息相关。
当我想看电影却不知道看什么的时候，我就向朋友征求意见，他们说XX电影不错，XX主演，剧情真好，演员演技也不错。也很好。“故事很好，演员演技也很好”，其实也是我们生活中推荐它的原因。
当我们去餐厅不知道要点什么时，我们通常会打电话给服务员询他是否有什么建议。服务员说道“这道菜是我们店必点的经典菜，这道菜是我们店的新菜，请尝尝。”事实上，服务员给出的推荐理由的逻辑和大众点评、美团给出的推荐理由是一样的。
可靠且有说服力的推理可降低选择成本和决策时间。如果你把现实生活中的推荐场景复制到互联网上，当你向用户推荐产品或服务时，你不再只是告诉他们这个产品或服务是什么，而是告诉他们为什么向用户推荐该产品或服务。
方面增加推荐结果的透明度，提高推荐结果的可解释性，提高推荐结果的点击率。
用户端改善用户体验，让用户对推荐结果更有信心。
截至2022年，各大互联网公司的APP推荐结果基本包含推荐理由，但推荐理由覆盖率不高，种类也较少。随着推荐系统的发展和用户自主意识的增强，推荐系统结果的透明度和可解释性应该不断提高。
之所以进行推荐，是为了增加推荐系统的透明度，提高推荐结果的可解释性，拉近系统与用户的距离。未来所有的推荐系统都应该添加推荐原因。
3.推荐理由有哪些类型以及如何实施？
市面上的推荐理由如此之多，可以分为哪几类呢？如何找出这些建议的原因？
1.推荐理由应具备哪些特点？
首先，在设计推荐理由之前，必须明确推荐理由必须具备的基础知识，并根据这些基础知识来设计推荐理由。
从上图可以看出，推荐理由必须具备三个基本要素可解释性强、准确性高、说服力强，这三者缺一不可。
可解释性强推荐的理由必须简单易懂，用户无需思考就能立即理解。
准确率高推荐必须准确，而不是随意标记产品。
极具说服力您的推荐理由应该让用户相信您推荐您的产品是出于真正的原因，而不是琐碎的原因。
2推荐理由分类及实施方式
用户特征一般分为两类一是用户的行为特征，二是用户的偏好特征。基于用户行为特征的推荐理由基本都是统计生成的，如上面盒马“常买商品”的例子，而基于用户偏好特征的推荐理由一般采用基于回收素材的Item-CF算法。通过Item-CF算法，你可以添加推荐理由，比如“推荐经常购买的人，推荐经常听的人”。基于用户特征的推荐理由可以应用于多种领域，是常见的推荐理由。
行业权威这种类型主要用在一些内容和媒体领域，一是向其他用户推荐行业内大V关注或喜欢的内容，二是向自己推荐一些用户目前正在关注的大V。它是基于的记录。您可以通过推荐以前喜欢的内容中符合用户兴趣爱好的内容，然后附上推荐理由，进一步提高点击率。
热门趋势可以分为几种类型，比如最近流行的、历史上一直上榜的等等。这类推荐理由基本上都是通过统计方法收集的，尤其是排名信息，而很多电商公司根据不同品类和属性的组合生成不同的排名，上可以有上千个排名榜单。
社交相关性基于社交属性的推荐原因常用于相关社交或媒体软件中。搜索视频账号时，如果有很多微信好友喜欢该视频，则该视频会最先出现。如果您推荐我们，您的视频帐户上甚至可能会出现一个红点来吸引我们的注意。这是基于微信社交生态的特别推荐理由。一旦您看到哪些朋友喜欢这些视频，就去找他们讨论这些视频并创建一个共同的话题。
好评如潮根据历史用户评论信息挖掘正面评论，然后将用户与数千张面孔进行匹配。由于评论信息包含各种信息，有的评论关注产品功能，有的评论关注用户体验，并不是将一个推荐理由分发给所有用户，而是有数千个推荐理由和用户，下面介绍如何实现匹配技术难点。
3推荐理由的创建和利用困难
推荐理由可以让推荐系统更加透明，提高用户的点击率，但在实际实施中，仍然有很多技术难点需要克服，需要注意合规性。
如何保证理由的准确性和及时性
一定要保证推荐理由的准确性，否则会适得其反。同时，推荐理由的时效性，例如“热门趋势”推荐理由，也非常重要。这些推荐理由应及时更新。很多SKU，比如西瓜、冰淇淋，可能会在夏天很受欢迎。等等，但到了秋天它们将不再流行。由于人气增加，此推荐理由已不再存在。
如何确保信息披露的合规性
推荐理由中所列信息是否均适宜披露并符合规定？例如，基于某些用户评论信息的评论可能相对直接或敏感，并且可能不适合在最外层页面上直接向用户披露，即使它实际上与产品相关。还有一些类似功效的信息需要进一步确认。
如何为成千上万的人实现额外的适应和动态生成
这是当前推荐领域面临的最大挑战和需要克服的重点方向原因。上面列出的很多推荐理由其实对于大家来说都是一样的，向大家推荐一个SKU的时候可能会用到同样的推荐理由，比如排名信息。
推荐系统的工作是将数千人与数千张面孔进行匹配，而在过去，它会将数千个用户与数据进行匹配。未来我们需要实现的是，向每个用户推荐同一个素材时，推荐理由可能不同，所以需要动态生成数千人的推荐理由，而不是像现在这样使用离线生成方式。
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如何在大众点评店铺？以下是如何在大众点评商店的步骤。
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