豆瓣读书推荐策略的阶段性调研——「喜欢这本书的人也喜欢」推荐模块

（一）定义理想态：

该模块的理想态：用户以最小成本找到感兴趣的书籍。

衡量标准：用户对推荐结果满意。（推荐结果的点击率）

（二）抽样调研

调研目标：发现推荐中的问题，找到推荐优化方向；

抽样对象：推荐结果点击率低于5%的书籍详情页；

分析方法：梳理抽样对象和推荐书籍的相关维度信息（包括：类型、作者、豆列、豆瓣成员常用标签、评分、出版社），进而梳理抽样对象及推荐书目的相关性。

具体抽样及分析结果：（因不知道具体的点击数据，在此选十组样本做分析，）

第一组：调研对象《决策与理性》

第二组：《弄假成真》

第四组：《天气预报》

第五组：《别了，上海》

第六组：《舒勒的怪兽》

第七组：《出租车！》

第八组：《4321》

第九组：《毕加索传：1907-1916（卷二）》

第十组：《那些古怪又让人忧心的问题》

（三）推荐策略分析

推荐策略的相关要素：

通过10本书的抽样分析，基本可以确定的豆瓣推荐策略的相关因素包括：作者、类型、应用领域、系列、关键标签、书名和豆列；

各相关要素的权重推测：

以上的相关要素对于推荐结果的影响是有不同权重的，通过分析初步得出的权重的从高到低的顺序应该为：作者、系列、类型、应用领域、关键标签、书名和豆列；

（四）推荐策略问题分析

举例说明现存问题：

（1）从第二、三组可以看出，对于作者作品较多而且同系列书籍较多时，推荐结果全部为该作者的该系列书籍，局限性较高；

（2）从第六组看出，对于比较冷门的图书，可得到的推荐结果少（召回率低），而且与该书相关性较差（准确率也不高）；

（3）从第九组可以看出，对于比较专业的小众书籍的召回率还需提高，同系列的相关书籍并没有得到推荐；

（五）推荐策略优化方向