什么是基于规则的推荐系统？
基于规则的推荐系统使用预定义的 If-Then 规则，根据用户行为和属性来确定推荐。与机器学习模型不同，这些系统不需要复杂的底层架构或重新训练。它们提供了一种结构化、透明且高效的个性化方法，使其特别适用于小型团队、快速迭代周期或数据有限的场景。
当机器学习不适合时
我之前的团队正在构建一个新的入门流程，我们希望在个性化和推荐方面做一些很酷的事情。放眼望去，机器学习似乎已融入了当今每个成熟的产品中。所以，很想说“如果我们要像其他人一样成功，我们也需要机器学习”。
但我们是一个小团队，并且迭代速度很快。我们没有时间、资源，也不需要一个顶级的推荐系统。我们走了另一条路，在我们的案例中，我认为我们通过一种简化的方法达到了 80-90% 的目标：只使用 SQL 的基于规则的推荐。
基于规则的推荐系统最佳实践
验证问题
确定推荐是否为用户提供了可衡量的价值。如果缺乏明确的益处，个性化工作可能不值得付出努力。
验证数据
评估用户行为在不同细分市场之间是否存在差异。如果用户群体没有表现出显著差异，推荐可能无效。
选择方法：“一对一匹配” vs. “最终决策评分”
两种常见的基于规则的方法包括
- 一对一匹配：规则按顺序应用，在第一次匹配时停止。适用于具有清晰逻辑的确定性场景。
- 最终决策评分：应用多条规则，并根据评分机制选择最佳选项。当多个因素影响推荐时有效。
创建知情规则
结合数据分析和领域专业知识，开发决策树或评分模型。
构建 V1 并迭代
使用 SQL 实现初始版本，利用其效率和灵活性。查询应
- 提取相关的用户数据。
- 应用 CASE 语句编码基于规则的逻辑。
- 根据定义的标准返回个性化推荐。
为何有效
基于规则的推荐系统提供清晰的控制、透明度和灵活性。与机器学习模型不同，它不需要重新训练，并且可以根据需求演变轻松调整。
对于小型团队或快节奏环境，基于规则的系统提供了一种简单、经济高效的替代方案，可替代更复杂的机器学习解决方案，以更少的开销交付成果。