本篇文章通过推荐模型案例全面地将AI产品经理需要懂的算法和模型进行了系统的讲解。
接上篇：在机器学习大数据日新月异的时代里，从拉新运营到网红短视频运营，从SEM再到精准推荐，精准推荐开启了产品运营的智领革新，智在运营的新征程。
文章以产品经理应该懂哪些精准推荐算法模型为主线，顺道在上篇中先将算法按照机器学习风格进行划分，下篇按照功能相似性进行划分，从产品经理必懂的精准推荐算法模型展开，实证传统算法模型对产品精准推荐的功用和缺陷，然后总结出一套AI-UTAUT模型，即整合AI技术精准推荐模型供读者落地具体产品实战参考。
即本篇希望以精准推荐模型为案例通过全面的撰写将AI产品经理需要懂的算法和模型进行了系统的入门讲解。
另外我在撰文之前先说明：一个产品经理经常疑惑的概念：算法和模型的关系，产品经理懂得解决问题时将问题抽象为模型，对模型求解用算法，没有谁大谁小，算法和模型没有绝对的分界线。
上篇我们讲解了常用的精准推荐模型和从机器学习学习风格的角度撰写了内容，这篇将主要从时下各种算 法模型用于精准推荐都有其各自的优点和缺点带出我自创的精准推荐模型AI-UTAUT模型和实例解析，顺道讲解从算法模型功能的相似性的角度为入门AI产品经理的同学讲解算法模型的另外一个维度。
一、传统的UTAUT推荐模型什么叫UTAUT，传统上UTAUT指的是整合型科技接受模式，即通过这个模型各个因子来观察精准推荐模型中用户的接受意愿。
整合技术接受与使用模型（Unified theory of Acceptance and Use of Technology，简称UTAUT）是由 Venkatesh and Davis 文卡塔什和戴维斯整合了技术适配模型（Task techfit，TTF）、理性行为理论(Theory of Reasoned Action，TRA）、计划行为理论(Throry of Planned Behavior，TPB)、创新扩散理论(InnovationDiffusionTheory，IDT)、社会认知理论(SocialCongnitive Theory，SCT)、PC利用模型(Model of PCU tilization，MPCU)、复合 ＴＡＭ＆ＴＰＢ模型(Combined TAM and TPB，C&TAM&TPB)、动机模型(Motivational model，MM)，提炼出了四个核心变量和四个控制变量。
四个核心变量是：努力期望(Effort Expectancy)、绩效期望(PerformanceExpectancy)、社会影响(Social influence)和便利条件(Facilitating Condition)。
四个控制变量是：年龄、性别、经验和自愿性。
如下图所示：
在需多大厂的产品经理中经常采用UTAUT模型来做精准推荐模型因子分析。因为每一个网络用户的生活轨迹都被互联网忠实地记录着，网络服务商抓取与挖掘了这些轨迹，形成“数据痕迹”，堪称“大数据”。
根据这些大数据，产品运营可以对消费者的兴趣爱好、购买行为进行科学的分析和预测，透过大数据找到商业价值，从而向消费者进行精准定向推荐。虽然产品运营利用大数据实施精准推荐后，大幅提升了营销效果，改变了企业“知晓浪费了50%的广告费，却不知晓哪50%被浪费”的尴尬局面，但运营的精准推荐不仅给用户带来了“确实想要的东西”，也带来了垃圾信息、无用信息，既给用户带来了便利又造成了困扰。
因此，产品运营用大数据精准推荐信息推送的结果是，并不是所有接触到精准推荐信息的用户都会接受并采取购买产品的行动。消费者对大数据精准推荐的接受意愿的影响因素有哪些？UTAUT模型回答了一部分，但是也不充足。
原来的UTAUT模型在时下的产品运营需求中问题如下：
其一，UTAUT模型对便利条件依赖占据1/4这是无必要的，因为产品运营用大数据精准推荐是通过手机短信、电子邮件广告、搜索引擎、个性化引擎推荐、门户网站、微信、微博、竞价排名搜索、关键词搜索广告、点告、窄告等工具向消费者进行精准信息推送的，而当今社会，智能手机和 PC机已经进入千家万户，所以消费者可以借助智能手机和 PC机接收企业向自己推送的精准营销信息，便利性不存在问题。
其二，过于依赖年龄结构因素，我国网民的年龄结构依然偏向年轻，以10~39岁群体为主，占整体的72.1%。因此，产品的大数据精准营销的主要对象以年轻人为主。
其三，给予性别因子的比重过高，在我的新AI-UTAUT模型中是权重降低的，原因是由于产品运营大数据精准推荐的特点是在合适的时间、合适的地点，凭借合适的媒介，通过合适的渠道，将合适的商品销售给合适的消费者，因此，只要企业大数据推送的信息是精准的，无论男女，皆能接受。
二、创新的AI-UTAUT模型-以AI新零售企业为例先介绍一下投资的这家企业的产品形态，这家企业有线下部分职能零售店，也有线上部分软件产品包含，小程序APP、ERP、CRM等系统产品。特别介绍一下这家产品的场景是在地铁和地铁站附近的大型ShoppingMall。用户主要是居住工作在城市的白领为主。
精准推荐的目标是：用自有的用户为基础数据训练算法模型，这个模型是当用户到达某个兴趣点位附近时可以精准为其希望搜索到的品牌恰巧运用系统推荐用户感兴趣的品牌，这个模型暂时命名为AILBA。
1. 模型构建利用AI技术整合UTAUT模型与4C理论的接受意愿影响因素模型，虽然UTAUT模型被普遍地应用于技术接受因素的研究，但对于大多数实际情况下———用户对大数据精准推荐的接受意愿的影响因素，其不仅受模型中因素的影响，还受消费者需求是否得以满足的影响。
因此，在模型设计过程中，我为所投资的企业产品搭建了AI技术为引擎以UTAUT模型为框架，结合4C理论，加以修改，构建整合了AI-UTAUT模型以期待该模型精准的为用户推荐符合消费者需求的产品。模型如下图：
该模型主要工作站是推荐引擎和人工规则，推荐引擎中所用的算法将在下一个段落根据算法的功能相似性一节里面细讲。
场景数据是指用户所处的环境例如用户刚刚下地铁，用户刚刚在某个购物中心某家店有过消费过某个商品A，根据上篇讲述的交叉关联销售可以为用户推荐关联商品B。
用户画像人人都在说，用户画像贵在准。
广义上，” 用户画像 ” 指的是企业从各个渠道收集用户信息，再根据所获信息对用户进行人格化分析，包括人口属性、兴趣爱好、购物偏好、社交属性等等，为每一位用户打上专属标签。
用户画像的分析维度：
其一、人口属性：
地域、年龄、性别、文化、职业、收入、生活习惯、消费习惯等;
其二、产品行为：
产品类别、活跃频率、停留时间、问题咨询、产品喜好、产品驱动、使用习惯、产品消费等;
用户画像对精准推荐的好处，随着移动互联网的发展，各类手机应用的频繁使用，用户的时间越来越趋于碎片化，各维度的信息也更丰富，移动应用开发者们也从以技术为中心的产品设计渐渐转向了以用户为中心。
对用户的精准画像，一方面可以很好地描述用户的许多特征，有助于产品人员展开针对性的设计产品;另一方面，对运营人员开展精准化营销、个性化推荐也起到了至关重要的作用。
如今，”用户画像”被越来越多的谈及，它是产品经理、运营者们津津乐道的宝贝。作为销售员们喜爱的一款工具，我们来看看我所投资企业人工智能推荐引擎是如何进行用户画像，帮助企业实现精准营销的。
企业管理者或销售人员借助我搭建的AI-UTAUT模型，便能够实时获取客户的信息和行为轨迹，包括他们的基本特征、联系方式，他们浏览过哪个页面，他们喜欢点击、分享怎样的内容，他们会咨询什么样的问题。
