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經(jīng)驗 | 以手機(jī)淘寶為例的推薦算法淺析（內(nèi)附思維導(dǎo)圖）
2016-06-08
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在信息時代的今天，大數(shù)據(jù)為用戶獲取方方面面的信息提高了效率，更可以智能的幫助用戶從海量內(nèi)容中快速找到想要閱讀的信息，或者從海量商品中快速找到想要購買的商品。推薦引擎的發(fā)展讓選擇不明確的用戶更加了解她們的需求和喜好。下面以內(nèi)容產(chǎn)品和電商產(chǎn)品為例，談?wù)勍扑]引擎在產(chǎn)品中發(fā)揮的巨大作用。


一、推薦引擎的分類

1.根據(jù)大眾行為的推薦引擎（對每個用戶給出相同的推薦）

內(nèi)容產(chǎn)品和電商產(chǎn)品設(shè)計中，主要采用引導(dǎo)用戶選擇為目的來進(jìn)行功能規(guī)劃。以淘寶產(chǎn)品為例來說明這類產(chǎn)品設(shè)計

搜索：用戶針對性對想購買的商品名稱進(jìn)行搜索，同時根據(jù)輔助關(guān)鍵詞特性標(biāo)簽來縮小搜索范圍來展現(xiàn)最符合用戶喜好的商品。

分類：根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行大分類幫助用戶尋找有趣的商品，或者根據(jù)商品分類來挑選活動商品。例如：淘搶購中按照時間和分類進(jìn)行特價秒殺（12個整點秒殺時間段）；聚劃算中按照商品主題進(jìn)行個性分類（非常大牌、每日必?fù)?、全球精選等）

熱門：手淘中按照生活中熱門場景進(jìn)行主題分類。展示用戶普遍感興趣的商品主題，如熱門市場（女王范兒、腔調(diào)、星范、網(wǎng)紅集合等）?；谟脩舾信d趣的話題進(jìn)行商品分類增強了用戶身份認(rèn)知，將人的興趣愛好和商品聯(lián)系起來賦予人格化。

關(guān)注：微淘中關(guān)注的店鋪動態(tài)，淘寶達(dá)人動態(tài)等主動關(guān)注內(nèi)容。

推薦：微淘中“微淘發(fā)現(xiàn)”動態(tài)欄目組合了大量不同主題故事的淘寶達(dá)人內(nèi)容，通過推薦熱門的主題事件，將商品故事化幫助用戶更好選擇高品質(zhì)商品。其中推薦內(nèi)容涵蓋關(guān)注店鋪、精選店鋪、紅人店鋪。另外還有熱門話題榜和買家秀內(nèi)容推薦。

二.個性化引擎推薦

1.根據(jù)用戶的口味和喜好給出更加精準(zhǔn)的推薦，幫助用戶快速精準(zhǔn)的找到想要購買的商品。

往往個性化推薦算法基于用戶的靜態(tài)信息和動態(tài)行為信息來全方位推薦。

靜態(tài)信息：性別、年齡、收入、購物時間、價格等

動態(tài)信息：搜索歷史、瀏覽記錄、購買記錄、物品評價記錄等

這些詳細(xì)的數(shù)據(jù)源形成有價值的用戶消費行為大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上建模應(yīng)用提升了推薦效率，更加為平臺增加了粘性。

2.三類推薦機(jī)制

人口統(tǒng)計推薦：根據(jù)用戶基本信息發(fā)現(xiàn)用戶相關(guān)度（用戶畫像的模型）

簡單的根據(jù)系統(tǒng)用戶的基本信息發(fā)現(xiàn)用戶的相關(guān)程度，然后將相似用戶喜愛的其他物品推薦給當(dāng)前用戶。淘寶目前有海量的用戶消費喜好數(shù)據(jù)，用戶群體的劃分比較容易推薦相似商品。但是淘寶推薦沒有融入社交朋友元素，往往只能復(fù)制商品鏈接到其他社交平臺進(jìn)行商品共享從而形成口碑傳播，無法本平臺上社交朋友間傳播。

基于內(nèi)容的推薦：根據(jù)推薦物品或者內(nèi)容的元數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)物品或者內(nèi)容相關(guān)性（內(nèi)容元數(shù)據(jù)建模）

根據(jù)推薦物品或內(nèi)容的元數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)物品或者內(nèi)容的相關(guān)性，然后基于用戶以往的喜好記錄，推薦給用戶相似的物品。

基于協(xié)同過濾的推薦：根據(jù)用戶對物品或者信息的偏好，發(fā)現(xiàn)內(nèi)容或者物品本身相關(guān)性、發(fā)現(xiàn)用戶的相關(guān)性

用戶協(xié)同過濾算法

基于物品的過濾算法

淘寶的混合推薦機(jī)制：采用多種推薦機(jī)制將結(jié)果分不同的區(qū)顯示給用戶

越來越多的朋友反映淘寶猜你喜歡推薦越來越精準(zhǔn)了，實際上可以從以下幾個方面來分析：

1.打開手淘首頁時，手指下滑頁面時底部會自動提醒“猜猜你喜歡的寶貝”。猜你喜歡區(qū)域中，第一行基于人口統(tǒng)計的推薦，組織用戶喜歡的內(nèi)容專題進(jìn)行推薦，并且可以實時更新，為用戶推薦四個不同的商品專題刺激用戶點擊。每個內(nèi)容專題使用俏皮時髦的短語和商品圖片來吸引眼球。

2.后面是兩列的單個寶貝推薦，基于物品協(xié)同過濾算法，根據(jù)用戶最近瀏覽的商品推薦相類似的商品，相關(guān)商品按照用戶歷史瀏覽購買時間向下推薦，非常容易找到大量瀏覽喜好的商品，節(jié)約了商品尋找時間，幫助用戶選擇喜歡的商品。

3.同時大量的商品按照用戶喜好的商品分類，從下到下進(jìn)行精準(zhǔn)交錯推薦，減少了用戶審美疲勞。


文 | claier_進(jìn)擊的PM（簡書作者）
原文鏈接：http://www.jianshu.com/p/f7516fae8656

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