5.7 实战：基于传统 AI 设计个性化推荐产品

5.7 实战：基于传统 AI 设计个性化推荐产品

引言

个性化推荐系统是AI技术在互联网产品中最成功的应用之一。从电商的商品推荐到内容平台的信息流推荐，从音乐平台的歌曲推荐到社交网络的好友推荐，推荐系统已经成为提升用户体验、增加用户粘性、提高商业转化的核心技术手段。

在本节中，我们将通过一个完整的实战案例，深入探讨如何基于传统AI技术设计和实现一个个性化推荐产品。我们将从需求分析开始，逐步完成产品设计、技术选型、模型开发、效果评估等全过程，帮助您掌握推荐系统产品的完整开发流程。

项目背景与需求分析

业务场景

假设我们是一家新兴的在线教育平台，主要提供各类职业技能课程。平台上有数千门课程，涵盖编程、设计、营销、管理等多个领域。随着平台用户数量的快速增长，我们面临以下挑战：

1. 信息过载：用户面对大量课程选择困难
2. 转化率低：用户浏览但购买转化率不高
3. 用户流失：新用户难以找到感兴趣的内容，容易流失
4. 运营效率低：人工运营推荐成本高，覆盖面有限

需求定义

基于以上业务挑战，我们定义了以下核心需求：

用户需求

• 快速找到感兴趣的课程
• 获得个