我答知乎:怎么理解“用户的历史行为比他们当前的意愿更有价值”?

在分析用户行为时,历史行为比当前意愿更具价值。通过分析用户过去的选择,可以更准确地预测其偏好,特别是在复杂决策如网购时。文章通过实例解释了为何深入研究历史行为在操作上的可行性更高。

问题:

大家如何理解在《结网》中的一句话:“用户的历史行为比他们当前的意愿更有价值”?

我见:

我没看过《结网》,但是单就这句话来说,换一种说法应该是:研究用户的历史行为比研究用户的当前意愿更具有可行性。

拿网购来说,用户在买一件东西的时候,能够影响TA购买意愿的因素是多维的,那么如果要确切地研究出用户此时想买的最为满意的商品是什么,理论上就需要解决下面两个问题:
1、哪些因素是最重要的?
2、如果满足最重要因素的商品有多个,那么还有哪些因素能够作为我筛选的最佳标准?

而解决这两个问题之前,还有一个更为重要的问题需要解决,那就是这些因素是什么?就是说在知道有多少个维度之前必须得先知道每个维度是什么?而这往往是用户自己感觉最为模糊的,比如,用户就想买件衣服,就知道要买一件喜欢的、合适的,但是他们往往并不清楚什么才叫他们喜欢的、合适的,这时候他们就需要一个助手,这个助手能做的就是记住他们以往选择衣服时都考虑了哪些因素,并把这些因素与当前的环境相匹配,因为用户自己的大脑都不能告诉他们自己想要的是什么,就更何况是别人了。


举两个生动的例子:
第一个例子,朋友经常会问你喜欢什么样的对象?这时候你要么思考半天,要么虽然言辞凿凿能说出一堆标准,但是某日你偶遇一个异性,突然就眼前一亮,似乎那些曾经铭记在心的标准此时都已烟消云散了。

第二个例子,你和朋友或者同事开会时争论一个问题,当你们争执不下时,你可能会冲对方喊:请你拿出一个事实或者理论来说服我,但是当你说出这句话的时候,你自己本身是不会知道这个理由是什么的,而需要你的助手(反驳方)来帮助给出这个理由。

这两个例子说明,要准确定位一个用户当前的意愿是很难的,在操作上不具有可行性。


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(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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