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現在“智能推薦”幾乎成了一個內容網站的標配,為了提高用戶的滯留時間,就需要想辦法搞些新花樣。比如用戶文章讀到最后時,把用戶感興趣的文章列出來,美其名曰:猜你喜歡。
現在,如果小編出10000美刀,讓你來實現這個智能推薦功能,你會怎么去做呢?根據常理,思路是不是應該是這樣的?
1、設計一張tag表,每篇文章都有相應的tag,這樣就可以根據tag給讀者推薦相似的文章。
2、給每個用戶設計一張用戶自畫像算法,根據算法去分析每篇文章,然后把相關文章推薦給用戶。
實話說,要做好的話非常不容易,估計后面是需要用到當前最火的AI了。這么個思路的話,那智能推薦代碼至少得需要讀取數據庫吧?不讀怎么去獲取相似的文章信息呢?
但,小編最近搜到一個“智能推薦”插件,功能就屌爆了,任何內容網站,你只需要拷貝它的一行JS代碼到你網站就可以了。根本無需什么讀取數據庫的,只要JS代碼就搞定。
小編就不解了,人家到底是用什么思路實現“智能推薦”的啊?再說各家網站的數據庫,內容都不一樣,你一行JS代碼通吃,這我當時還真犯迷糊了。讀者你有思路嗎?
內事不決問baidu,我就在百度上輸入:友薦 JS 代碼不起作用。在segmentfault網站查到這么一條記錄:
小編看到“部署以后可能需要一段時間生效”,頓時就茅塞頓開,想明白了。你想明白了沒?
它是個萬能插件,只需要拷貝它的js代碼就能實現智能推薦,而且無需讀取你本地的數據庫,哪被推薦的數據從哪里來?看這個回答:部署以后可能需要一段時間才生效。其實答案就在這里。
是這樣的,當用戶瀏覽頁面時,這js會把用戶瀏覽頁面的標題,url等相關信息發送到它的server里。本質上它就是在你網站裝了個數據采集器,雖不讀你的數據庫,但會把你的數據采集后存到它自己的數據庫,所以部署后才需要一段時間去積累相關的數據,否則是推薦不出來的哦。而你本地顯示的推薦記錄,是從它自己的采集庫里讀取后顯示出來的。
其實就是轉變個思路而已,數據庫還是需要的嘛。但它的設計思路確實非常好,這樣一是可以做到萬能插,二是能合法采集到其他網站是數據,真是兩全其美啊。
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