科技獵移動閱讀時代，文娛行業(yè)個性化推薦難點解析
閱讀行業(yè)潛力無窮
目前閱讀行業(yè)處于由PC端、實體書籍等向移動端轉(zhuǎn)型后的產(chǎn)業(yè)升級階段，并且受國家政策傾斜，文娛消費升級，閱讀方式變革以及科技持續(xù)更迭的推動影響，行業(yè)整體發(fā)展環(huán)境一片大好。
數(shù)據(jù)顯示，2018年我國數(shù)字閱讀的行業(yè)規(guī)模達到了254.5億元，相較2017年增長19.6%。與此同時，我國現(xiàn)有的數(shù)字閱讀的用戶規(guī)模約為4.3億人，相較2017年增長14.4%。
伴隨著數(shù)字閱讀行業(yè)的發(fā)展，可供讀者閱讀的書籍越來越多，讀者也越來越愿意為閱讀書籍付費。
2013-2017年全國居民在教育文娛上的人均消費支出
2014-2016年互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容提供商營收及互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值規(guī)模
閱讀行業(yè)的需求
當下閱讀類的app大致可以分為以下兩類：
- 以微信讀書為代表的通用類書籍閱讀app，這類app閱讀書籍的側(cè)重點是名著、歷史、傳記、教育等；
- 以起點為代表的網(wǎng)絡(luò)小說閱讀app，這類app閱讀書籍的側(cè)重點是玄幻小說、武俠小說等。
用戶在使用通用類書籍閱讀app時一般都有相對明確的需求，所以，傳統(tǒng)書籍閱讀app推薦需求更加側(cè)重于搜索頁的推薦。例如a用戶是一名產(chǎn)品經(jīng)理，想找一些產(chǎn)品經(jīng)理的書籍，那么a大概率會在app上搜索“產(chǎn)品經(jīng)理”、“產(chǎn)品經(jīng)理技能”、“產(chǎn)品經(jīng)理手冊”等關(guān)鍵詞。
這時app需要根據(jù)a用戶輸入關(guān)鍵詞推薦給a用戶想看的書籍。而對于網(wǎng)絡(luò)小說閱讀app的用戶，一般不會有較為明確的需求。一個用戶可能喜歡玄幻、都市、武俠、歷史等多種風(fēng)格的小說。對于這類app的推薦需求更側(cè)重于作者頁、分類頁、熱門榜單等位置的推薦。
閱讀行業(yè)推薦難點
雖然app側(cè)重的書籍不同，但是推薦的難點大致相同相同。
1）如何進行精準推薦
使用搜索的用戶大多數(shù)都是有相對明確的“需求”，app如果不能根據(jù)用戶搜索的關(guān)鍵詞推薦給用戶想看到的書籍，那么會在一定程度上造成用戶流失；
2）如何把握用戶興趣
用戶的興趣是多種多樣的，一個用戶可能喜歡玄幻、都市、武俠、歷史等多種風(fēng)格的小說，如果不能深度挖掘用戶的興趣，結(jié)果必然是用戶粘度降低；
3）冷啟動問題
一直都是推薦系統(tǒng)核心的技術(shù)問題：冷啟動問題大致可以分為三類，第類用戶的冷啟動，一個新用戶進到app之后如何生成推薦結(jié)果，如何保證用戶的留存率，從而提高付費轉(zhuǎn)化率；第二類是物品的冷啟動，對于閱讀行業(yè)來說，物品冷啟動可以理解為一本新的書如何進行曝光和推薦。要知道新書籍質(zhì)量是參差不齊的，當我們無法確認新書籍質(zhì)量的時候，我們該怎么賦予新書籍曝光。第三類為系統(tǒng)冷啟動，當一款新的app，既沒有用戶數(shù)據(jù)也沒有行為數(shù)據(jù)的時候，我們該如何為用戶推薦；
4）信息繭房、馬太效應(yīng)
這兩個也是推薦技術(shù)的核心問題，具體表現(xiàn)為信息越推越窄，例如a用戶看過玄幻類的書籍，那么推薦列表中展現(xiàn)的可能都是玄幻類的書籍，這樣一來對用戶興趣的探索和發(fā)現(xiàn)就變得更加困難。
