随着大数据时代来临，人们在使用app的时候肯定会经常遇到以下几种情况，例如购买了某件商品后一直被推荐，搜索了某个词条，会出现类似的词条扩写，浏览点赞了某个视频后总是刷到同类型的视频内容等等，这些都是基于人工智能的产品推荐算法，那么小编今天就给大家简单介绍一下实现人工智能的产品推荐算法在app开发中如何体现？

1、问卷测试

问卷测试的方法是app中常见的推荐算法，用户在首次登陆app的时候通常都需要填写问卷，例如登陆微博、小红书等社交平台的时候会弹出兴趣领域选择的问卷，然后按照用户自己选择的兴趣爱好推荐平台对其展示的内容。问卷测试的方法主观性较强，依靠的是用户主动配合，后台搜集数据，虽然精准度高但是用户在操作的过程中会产生麻烦等不好的体验，因此问卷测试的题目或者要求不能过多，否则会造成流量缺失。

2、用户特征类比

用户特征类比是通过分析相似用户群体行为的方式，把其中一个用户喜欢的产品推荐给群体中的其他人。例如用户的年龄在18岁-25岁之间的女性，在购物app中的兴趣爱好、消费能力不会存在很大的区别，所以后台会通过对应的算法为用户推荐群体中最常被搜索的商品，从而让用户在浏览购物平台的时候积极下单。除了购物app，短视频app中也经常会出现类似的情况，用户会发现身边的朋友和自己的浏览的视频内容几乎一致，同样是用户特征类比的功劳。

3、产品的相似度

产品的相似度主要依据外形、类型以及产品本身相关的物品来推荐的。例如在百度这样的平台搜索白酒，得到的内容除了白酒之外，可能还有红酒、啤酒这类，同时也会存在白酒品牌排行榜这样的拓展词条。此外，在购物平台用扫一扫搜索图片中的同款或者浏览商品直接点击同款推荐的时候，用户会得到一模一样不同店铺的服装，这些都需要产品的相似度有关算法的帮助。

4、用户的历史行为

用户的历史行为也是人工智能的产品推荐算法形成的依据。在早期，后台的算法只能通过用户的购买记录为用户推荐相应的产品，这种方式具有延迟性，造成的效果并不显著，不会提前引导用户的购买行为，而现在通过浏览、购买、点赞、收藏、评论等多种途径采集用户的历史行为，是具有动态变化的优势的，实时按照用户当下的行为推荐，不仅可以增加用户在平台停留的时长，提高平台的活跃度，还能够增强转化率。

总的来说，人工智能的产品推荐算法在app开发中主要依赖于产品和用户这两个要素。通过对比产品，分析用户，把产品推荐到用户需求的核心点上，节省用户的时间，方便用户、完善服务的同时给平台带来更多收益的可能。