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，尤其适用于小型团队、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职流程，并希望在个性化和推荐方面做一些很酷的事情。放眼望去，如今的每个成熟产品似乎都融入了机器学习。很容易就说“我们也需要机器学习，才能像其他公司一样成功。”
但我们团队很小，并且以快速的步伐进行迭代。我们没有时间、资源或需求来构建一个顶级的推荐系统。我们选择了另一条路，在我们的案例中，我认为我们通过一种简化的方法取得了 80-90% 的效果：仅使用 SQL 的基于规则的推荐。
基于规则的推荐系统的最佳实践
验证问题
确定推荐是否为用户提供了可衡量的价值。如果没有明确的好处，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群体之间是否存在差异。如果用户群体没有表现出有意义的区别，推荐可能不会有效。
选择一种方法：“一对一” vs. “最终决策”
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，并在第一次匹配时停止。适用于具有明确逻辑的确定性场景。
- 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。
创建有见地的规则
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 语句来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了清晰的控制、透明度和灵活性。与机器学习模型不同，它不需要重新训练，并且可以根据需求的变化轻松调整。
对于小型团队或快节奏的环境，基于规则的系统提供了一种简单、经济高效的替代复杂机器学习解决方案的方法，以更少的开销实现结果。