针对当前海量手游的市场环境,建立智能的游戏推荐系统显得尤为重要。下面我们就手游推荐系统设计的多种思路进行探讨:
根据游戏的标签、类别、关键词等内容信息进行匹配,向用户推荐内容标签类似的游戏。这种方法简单可行但准确率一般。
分析不同用户的游戏行为数据,计算用户相似度,向目标用户推荐与其兴趣相近的其他用户也喜欢的游戏。这种方法准确度较高但需要大量数据支持。
使用深度神经网络进行游戏特征学习,可以分析更复杂的用户喜好信息,建模出用户兴趣模型,实现更加准确个性化的推荐。但需要庞大计算资源。
可结合更多上下文信息进行推荐,比如用户性别、地区、设备、正在玩的游戏类型等,组合这些维度过滤结果。提高推荐的针对性。
采用实时数据,针对用户的当前状态,如正在玩的游戏阶段、活跃度、付费意愿等,进行及时性的动态推荐。
手游推荐系统是一个综合性的设计,可以考虑结合用户、内容、上下文多个维度信息,采用混合推荐策略,才能更好地发掘用户喜好,提供个性化推荐服务。
