概述：

此分享是關于淘寶推薦系統簡介

1.推薦引擎就是：如何找到用戶感興趣的東西和以什么形式告訴用戶；
2.推薦引擎的作用：提高用戶忠誠度，提高成交轉化率和提高網站交叉銷售能力；
3.推薦系統核心：產品，系統和算法；
4.推薦系統產品形式：郵件營銷，群體信息披露，趨勢引導，評論、資訊推薦和相關商品、店鋪、達人推薦；
5.推薦系統系統組成：數據，算法，消息系統，Search engine，NoSQL，分布式計算和效果評測；
6.算法包括離線： 用戶類目偏好、用戶購買力分析、關聯性分析和在線：排序、過濾、增量計算
7.分布式計算包括：大規模數據統計，運算和大數據集合的ETL；
8.效果評測衡量指標：CTR GMV PV UV
9.算法包括但不限于：content-based，collaborative-based和Association Rules
10.寶貝的推薦包括：
Content-based and 關聯規則
全網優質寶貝算分
根據推薦屬性篩選TOP
基于推薦屬性的關聯關系
采用搜索引擎存儲和檢索優質寶貝
加入個性化用戶信息

解：

架構圖：

應用層次圖：

總結：

　　為避免冷啟動采用的方式有：熱點推薦，TopN推薦，規則推薦

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的"淘宝推荐系统简介"分享总结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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