"淘宝推荐系统简介"分享总结
概述:
此分享是關于淘寶推薦系統(tǒng)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(zhuǎn)化率和提高網(wǎng)站交叉銷售能力;
3.推薦系統(tǒng)核心:產(chǎn)品,系統(tǒng)和算法;
4.推薦系統(tǒng)產(chǎn)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(tǒng)系統(tǒng)組成:數(shù)據(jù),算法,消息系統(tǒng),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(lián)性分析和在線:排序、過濾、增量計算
7.分布式計算包括:大規(guī)模數(shù)據(jù)統(tǒng)計,運算和大數(shù)據(jù)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(lián)規(guī)則
全網(wǎng)優(yōu)質(zhì)寶貝算分
根據(jù)推薦屬性篩選TOP
基于推薦屬性的關聯(lián)關系
采用搜索引擎存儲和檢索優(yōu)質(zhì)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(guī)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(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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