产品经理与算法

算法是不是产品经理该考虑的？是

举一个最常见的例子，推送喜欢的内容。

一、搞清楚真正的需求

       就推荐喜欢的内容而言，需求的目的，背景是产品经理要搞清楚的。推荐这些内容，是是为了什么？浅显的目的是为了让用户点击，那背后相关的需求是什么？是用户活跃度低，是用户发掘优质内容的时间过长？还是老板的需求呢

二、搞清楚实现方式

       需求和算法是两个层面的事情，作为产品经理不能丢给研发说[做个推荐]就行了，显然，推荐不是一种具体的算法课题，就好像告诉研发说做一个个人中心的页面，那这样页面应该有什么，要达到什么效果，跟其他功能的逻辑关系都是产品经理需要考虑的。

三、搞清楚基础数据

       用户的浏览历史，用户的已有关注，用户的资料画像，还是用户的社交关系?即使作为产品经理，你不清楚基于规则，内容和协同过滤都是什么概念，你也要知道推荐不是凭空推荐的，是根据某些具体的数据做出的判断。一个合理的梳理结果就是基于用户已有的关注对象的类型和这些对象发布内容的特征，来推荐更多同类的关注或者基于用户目前的社交关系和相关的互动情况，推荐更多他可能喜欢的用户。

四、搞清楚数据的意义

       基于社交关系的推荐来说，用户A给用户B经常点赞意味着什么？用户A跟用户C每周有15次互动意味着什么？用户A拉黑用户D意味着什么？这些都不是算法课题。这些是产品经理应该以自己对用户或主观或客观的感知，得出的功能判断。

五、建模

       这里有一个模糊地带，没有限定谁一定要做这件事，有计算机背景的开发来做建模和算法会更合适一些，但是如果开发不愿意做，那只能产品自己来设计，毕竟兜底的都是产品。
接下来就是根据建模的结果，梳理功能了。推荐当然不是简单的建模而已，具体什么时间节点收集用户信息？在什么功能模块下推送给用户，推送的数量有没有限制，展示交互和界面都是怎么样的？这也是产品经理要整理好的。

六、代码实现

       大致流程如下：

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