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随着互联网的不断发展，企业为了能够增加用户粘性，使用的方法种类也越来越多了，而今天我们就一起来了解一下，如何从用户需求角度来分析推荐系统的优劣性。
一、准确度
准确度评估的是推荐的“标的物“是不是用户喜欢的。拿视频推荐来说，如果推荐的电影用户点击观看了，说明用户喜欢，看的时间长短可以衡量用户的喜好程度。但是要注意，用户没看不代表用户不喜欢，也可能是这个电影用户刚在院线看过。这里所说的准确度更多的是用户使用的主观体验感觉。
二、惊喜度 (serendipity)
所谓惊喜度，就是让用户有耳目一新的感觉，无意中给用户带来惊喜。举个例子，比如作者的朋友春节给我推荐了一部新上映的很不错的电影，但是作者忘记电影名字了，怎么也想不起来，但是突然有一天电视猫给我推荐了这部电影，这时作者会非常惊喜。这种推荐超出了用户的预期，推荐的不一定跟用户的历史兴趣相似，可能是用户不熟悉的，但是用户感觉很满意。
三、新颖性 (novelty)
新颖性就是推荐用户之前没有了解过的“标的物”。人都是“喜新厌旧”的，推荐用户没接触过的东西，可以提升用户的好奇心和探索欲。
四、信任度 (Confidence& Trust)
在现实生活中，如果你信任一个人，他给你推荐的东西往往你会关注或者购买。对推荐系统来说也是类似的，如果推荐系统能够满足用户的需求，用户就会信任推荐系统，会持续使用推荐系统来获取自己喜欢的“标的物”。
五、多样性
用户的兴趣往往是多样的，在做推荐时需要给用户提供多“品类”的“标的物”，以挖掘用户新的兴趣点，拓展用户的兴趣范围，提升用户体验。
六、体验流畅度
推荐系统是一个软件产品，用户的体验是否好，是否卡顿，响应是否及时，对用户的行为决策非常关键。
流畅的用户体验，是推荐服务的基本要求。但只要服务不稳定，响应慢，会极大影响用户体验，甚至导致用户卸载产品。
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2025-02-12
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