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推薦系統_淘寶 (推薦系統組成 (數據 (隱式 (用戶瀏覽, 用戶頁面留時間, 用戶訪問次數, 說明：須通過分析與處理才能反應用戶喜好), 顯式…

- - - - 用戶收藏
      - 用戶評價
    - - 用戶瀏覽
      - 用戶頁面留時間
      - 用戶訪問次數
      - 說明：須通過分析與處理才能反應用戶喜好
  - - - 用戶分類偏好
      - 購買能力分析
      - 關聯性分析
      - 相似矩陣計算
    - - 排序
      - 過濾
      - 增量計算
- - - - 數百萬店鋪
      - 數計機活用路
      - 樹義再現商品
      - 數十億收藏訊息
    - - 同類商品多個賣家
      - 標類非標類
      - 類別屬性正確性
      - 惡意收藏
      - 刷信譽
  - - - 預測算法
        
        羅吉斯回歸
        
        商品點擊率預測
        
        建立優質寶貝庫
      - 分類算法
        
        樸素貝葉斯
        
        商品性別判斷
        
        用戶性別判斷
      - 聚類算法
        
        用戶細分
        
        降維
    - - content-based 基於內容推薦
        
        說明
        
        通過給用戶和商品標註Tag，通過內容匹配算法，推薦商品給用戶
        
        優點
        
        簡單，搜索引擎支持，解決部分冷啟動問題
        
        缺點
        
        難以區分商品信息的品質,而且不能為用戶發現新的感興趣的商品,只能發現和用戶已有興趣相似的商品
      - collaborative-based 協同思想
        
        優點
        
        新奇特，個性化程度高
        
        缺點
        
        冷啟動，稀疏性
      - Association Rules 關聯法則
        
        說明
        
        類目的相關性、商品相關性、人的相關性
  - - - 給定輸入輸出，驗證系統的輸出
    - - Test (衡量指標：CTR GMV 轉換率)
- - - - 提高用戶忠誠度,快速找到商品
    - - 提高交叉銷售能力,提高成交轉化率