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个性化推荐系统相信大家应该都不陌生的吧,一般我们在开发商城的时候会经常添加的一个功能,而今天我们就通过案例分析来了解一下,个性化推荐系统的作用都有哪些。
一、满足用户需求阶段。在满足客户需求方面,早的系统从搜索系统改造而来,将用户近期的浏览的商品理解为用户的需求,Item-basedCF是主要的召回手段。
二、拓展用户需求阶段。在这个阶段召回上,无论从数据还是从算法角度,都是从尽可能多的角度去提升召回的丰富度,京东为此立了个项目叫“召回万花筒”,不断提升召回的多样性和覆盖率。在排序环节,优化目标从强调与用户匹配程度的点击率、转化率,到兼顾优化用户下拉深度、新颖性、多样性。
三、Session全局优化与商家生态优化阶段。在进入此阶段后,京东的优化重点在Rerank环节,将用户在Session内的前序浏览行为视为一个完整的List,Rerank排序是一个List生成和List评估的过程,即优化List整体用户的浏览量和点击量。另一个方向是引入生态优化机制,模型量化用户和商品间发生一次交互,对用户和商家的长期价值,并将预估的量化价值引入到排序机制中。
四、跨用户群体与跨商家群体联合优化阶段。随着京东业务的发展,覆盖的用户群体从相对单一的群体拓展到了非常多元化的群体中,三到六线城市的用户占比已经超过六成,无论是京东App内,还是专为下沉市场定制的京东极速版、京喜,用户群的拓展、定制化新APP的高速增长,为千人千面的推荐算法提出了更大的挑战。这个阶段商品知识图谱、迁移学习等技术发挥了重要作用。
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