发信人: HyploveRR (瑞仔买买提), 信区: ML_DM
标 题: 小伙伴们请教一个推荐系统问题
发信站: 北邮人论坛 (Sat Jul 12 07:23:53 2025), 站内
请教一个落地的问题，有没有做推荐系统的小伙伴，像租房平台外加 带一点小红书的信息发布推荐分享的功能（用户量在100万以内，房源百万条），你们一般会怎么做推荐？是直接冷启动 + 热门流量排序，还是考虑 Embedding + 用户行为建模？
目标用户：100万注册用户，日活约10万
推荐目标：匹配房源给用户 主要面对学生还有上班族，还有信息发布类似于小红书，给他们来点推荐。
（首页流 + 搜索页补全）
房源数据：每天新增上千条，预计总量 百 万条级别
用户行为：浏览、收藏、联系房东（计划埋点）
我搜了下GPT 大概推荐每天离线训练一次 → 更新模型参数 → 用于当天的实时推荐
不过是一个人开始开发的，还有埋点设计有推荐吗？
这种模型大概买几台这种服务器啊 我看RTX4090加速一下训练 一张卡就够了吗[bbsemoji55357,56834]每次看图像领域动辄就是好多张卡。
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我感觉我可能想把小红书分享和租房结合起来，
1.房源推荐：明确需求导向（用户搜索+浏览历史等精准推荐）
2.小红书内容流推荐：兴趣导向（用户行为+内容发现）
房子的话想加点个性化推荐吧 其实不加行 主要想有点噱头 这样能体现差异度
我本来想的是租客也要认证一下，学生可以搞一下学生证呀，房东搞一下房东认证，但是一开始还是不能太激进了，要不然都没有用户愿意在这边，而且数据合规也是一个大麻烦。
对于租客的话会给一些兴趣标签，让他自己填一下，让他自己点一下给他一个提示说这样的话有助于找到他最心仪的房源，这样子。
小红书的话，其实相当于在另外一个TAB 平时搞一下那种社交平台呀，就做一个比较小规模的就行了，肯定没有真正小红书那么强，主打一个够用就行。
其实我也在想一个问题，不是所有的应用都那么多人，假设像咱们这种小中型的怎么落地，所以刚好问一下，问Chatgpt 说的头头是道，但是又担心翻车，更希望如果说有业界参与的人分享这样校友们也能从里面受益。
如果是小红书推荐用户的话可能就是传统那一套了。
所以请教一下大家，或者有没有更好的建议呀谢谢哦。
※ 修改:·HyploveRR 于 Jul 12 10:26:08 2025 修改本文·[FROM: 101.115.192.]
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