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一、同为推荐，大不同！
不知道同学们是否经常在天猫购物，但是相信大家一定听过音乐，看过电影，读过新闻和小说。大家在享受各种娱乐信息的时候，正在被网站的后台悄悄地记录着你的信息，分析着你的偏好，然后向你推荐越来越喜欢的内容。整个过程也许你并没有明显的感知，但是你会慢慢上瘾，喜欢上它，比如爱上虾米。这其实都是推荐算法的功劳。现在，你们也有机会用自己的算法让大家爱上购物。但是，音乐推荐、视频推荐、新闻推荐和品牌推荐的不同之处还是要注意的，要去思考的。
不都是推荐么？有什么不同的呢？其实，还是有很多不同点的，我觉得没有一个人能把所有的不同点罗列清楚，暂且和大家分享一下我想到的一些点，没有什么逻辑，主要是抛砖引玉，希望大家能跟帖谈谈你们认为的不同点。
1、代价不同。你推荐给我一首歌，不好听，大不了换一首，不好听，再换，最后总能找到自己喜欢的歌。可是购物呢，你推荐我一个服装品牌，我花了半个月的伙食费买了，等待了几天，到货后发现不满意，怎么办？扔掉？太可惜了！穿在身上？天天别扭！退掉？还要再花点邮费！不管结局怎们样，总之不爽。如果是买个家居什么的，不喜欢的话，可能后悔一辈子。所以购物的用户体验周期要远长于音乐、影视推荐。推荐的试错成本很大。
2、需求的单一性与喜好的相似性。喜欢看动作片，那么相似的动作片我都能看一遍。但是购物就不同了，购物更多的是刚需，喜欢可爱的衣服，一般人也不会把所有喜欢的可爱的衣服都买下来，更多的是每个季节只买一件。家居类的频次就低了，可能一辈子就买一次。不同的类目的需求频率是不一样的。
还有很多不同的点，这里不再赘述。找不同有什么用？当然是算法选择了，通过上面的2个不同的点，你还会用协同过滤么？
二、活用数据，不要被数据绑架！
大家一谈到大数据就兴奋，数据就是资产，数据就是财富。
其实，大就是少，越是真实的业务数据，数据量就越大，可用的信息比例就越少，更多的是噪音数据。
玩大数据和玩实验室数据有啥不同？夸张点，就是大海捞针和试管捉鱼的不同！如果没有找到适合的信号探测方法，很难找到那根你要的针。
如果你拟合了噪音数据，那就被数据绑架了，所以不要只看数据，更多地从思考一下业务。
相关与因果
最近有本书很火，里面提到一个论点，大概意思是：大数据更重视相关，不关心因果。大家不要迷信这些话。我举几个例子：1）你如果看数据，手机和手机配件的相关性一定很大，如果一个人买了手机，你推荐手机配件是合理的，但是如果一个人买了手机配件，你去推荐手机就有点弱智了。2）孕妇装和奶粉的相关性也许很大，但是买了奶粉的人，推孕妇装就不合适了。所以买了又买的又字不是同时的意思，是条件的意思。
人的消费行为是有规律的，比如：随着收入的增加会越来越重视品牌，在人生的不同阶段会买不同类目的商品等等；人的消费有心理学现象的，比如：从众购买，容易受限时秒杀等活动影响等。
信号与噪声
信息就像能量一样，总会衰减，最终退化成毫无意义的噪声。我昨天点击了某个品牌，说明可能想买，但是如果是上个月点击的，和现在会不会买基本上没有多大关系了。
对品牌A点击了1次，对品牌B点击了10次，是更喜欢品牌B，还是犹豫不决？需要通过数据去分析，要结合其它指标对判定。
点击了某个品牌是想买，还是过来看看卖家是否发货？或者没到货前，再品味一下？
所以，真实的业务数据处处都是噪声。
活用数据，设计有业务含义的特征体系，是构造鲁棒模型的基础！
自我介绍：
算者：ADD大赛内部赛冠军拓扑队队长。阿里巴巴商务智能部数据分析专家。曾就职于中科院自动化所复杂系统与智能科学实验室、光大银行总行、百度；
冠军队其它成员：
楚蛮：学习于中科院计算所感知课题组，曾就职于雅虎北京研究院，百度等公司，现在在阿里巴巴聚划算数据挖掘岗位；
小法：曾就职神州数码、百度、现就职于阿里妈妈事业部，从事项目工程相关工作，平时喜欢打球、dota。
