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电商个性化推荐系统协同过滤(电商个性化推荐系统主要流程包括)_抖音号出售

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电商个性化推荐系统协同过滤(电商个性化推荐系统主要流程包括)_抖音号出售

发布时间:2022-03-20 发布者:淘新媒 阅读量:2次

每天从Siri根据前一天作息习惯设置的闹钟中醒来,洗漱,上班,路上听网易云推荐的歌曲,唤起一天的好心情。

工作之余打开大麦看看最近的活动,在首页找到感兴趣的电音节活动,赶紧买了票。

午饭后打开淘宝查看之前买的闪光灯的物流信息,发现首页推荐的“nd滤镜”不错,就下单了。

不知不觉一天过去了,睡前看了豆瓣推荐的《百年孤独》,很快就睡着了…

这是我日常生活中的一天。里面的产品影响着我的生活,个性化推荐在其中扮演着重要的角色。

那么,什么是个性化推荐呢?为什么要有个性化推荐?它能给我们带来什么?…

下面,以电商领域的个性化推荐,从以下几个维度揭开它的神秘面纱。

个性化推荐的定义

个性化推荐的背景

个性化推荐的价值

适合个性化推荐的产品

推荐的系统构建流程

个性化推荐策略方法论

个性化推荐效果评估系统

个性化推荐阻碍发展。

个性化推荐发展趋势

摘要

一、个性化推荐的定义

个性化推荐,本质上就是利用机器学习(深度学习)结合用户特征、物品特征、场景特征(时间、空间等。)构建用户兴趣模型,从大量产品中找到用户感兴趣的产品,缩短用户与产品的距离,提高用户的购买效率和产品体验。

二、个性化推荐的产生背景

个性化推荐的出现主要是需求和技术发展的推动。

需求方:

信息过载让用户很难找到符合自己的产品。

随着生活水平的提高,人们的需求也从低层次的需求增加到更高级的、享受的、个性化的、能展示自我的需求。

随着人口红利的消失,企业的增长由增量增长向存量增长转变,存量转化效率不断提高。

技术方面:

提高了算法能力。

力量有了很大的提升。

当数据呈指数级增长时

三、个性化推荐的价值

个性化推荐的价值体现在以下三个方面:

(1)用户维度:提高购物效率,更快找到符合需求和喜好的商品,缩短与商品的距离。

(2)产品尺寸:

满足用户个性化需求,赢得用户青睐,提升用户体验,促进留存转化和复购。

解决信息过载问题,提高信息分发效率,挖掘长尾商品,实现平台商品流量平衡。

(3)企业维度:用户活跃度和复购的提升,可以吸引更多卖家入驻,增加广告和佣金收入。

四、适合上线推荐系统的产品

推荐系统的价值在于解决信息过载或长尾分布的问题。这里有一个前提,就是商品数量和用户数量必须达到一定基数,才能凸显个性化推荐的优势。不同类型、不同阶段的产品、商品、用户,数量是不一样的。

产品类型:纯工具型,如日程列表工具,产品定位是用后即走,用户无物品无需推荐;而资讯、短视频、电商等拥有大量用户和内容的产品则非常推荐。

产品阶段:前期如果用户和文章少,或者用户行为少,暂时没必要。即使有个性化推荐系统,也无法体现其最大价值。很多情况下,清楚了解业务和用户,用专家规则更好。

五、推荐系统的搭建阶段

个性化推荐系统的构建基本由工程师完成,系统构建过程相对复杂。因为篇幅问题,这里暂时不解释了。有兴趣的同学可以阅读《JD.COM商品个性化推荐系统的架构演变》,里面有详细介绍。

六、个性化推荐策略方法论

接下来以电商移动端首页“猜你喜欢”为场景,介绍推荐策略的制定。

1. 策略制定的思考方向

推荐策略的制定基本遵循以下步骤

服务请求

第一点是要知道用户的心理诉求。

也就是用户在这个场景下需要什么,怎么做?通过对用户在终端上的行为分析,可以得出用户在访问推荐场景时,可以根据用户当天的行为轨迹判断用户当时的心理诉求。

当天,如果你在本次访问之前已经对商品做了一些处理,则认为用户有迫切明确的购物需求。

同一天,如果这次访问是第一次访问,则认为用户没有迫切明确的购物需求,只是想找到感兴趣的商品。

第二点是让场景客观清晰。

知道了用户的心理需求,那么我们的场景目标就是满足用户的心理需求:不仅仅是满足用户

迫切而明确的需求,还要挖掘和满足用户的潜在需求。

第三,业务描述。

好的个性化推荐系统不仅能满足用户需求,还能帮助平台带来业绩增长,提升流量健康。因此,在制定策略时,推荐系统需要与商家的运营策略相适应,如对优质商品、新爆款、低爆高转等商品进行权重排序和提升,对低爆高转、高保质期、n天不卖、换季发货等商品进行权重排序和降低。

2. 策略制定详细说明

有了明确的场景目标,就可以结合业务需求制定详细的策略。

首先,我们需要找到(召回)符合场景目标的产品。

(1)对于紧急、明确的购物需求,推荐用户已经行动的产品的同类产品,满足其紧急、明确的购物需求。

为什么说向用户推荐同类产品最大概率能满足用户需求?因为人的每一个行为都是有动机的,动机是寻找符合需求的目标物的动力,行为商品是目标物,在电商领域可以直接等同于用户的需求。

商品的行为,但没有下单购买,说明某些属性不符合用户需求,而寻找类似商品,可以最快找到完全符合用户需求的商品,可以最大概率满足用户的购物需求。

对于模糊的、潜在的购物需求,可以通过推荐以下四项来发掘和满足用户的需求。

兴趣偏好:计算用户的兴趣偏好,如品类偏好、品牌偏好等。通过算法模型利用用户的历史数据(如3个月),向用户推荐优选产品,挖掘潜在需求,转化为现实需求,实现需求的满足。

相似人群:一个群体中的热销商品反映了该群体中相似的需求。我们可以根据用户的基本信息和行为特征找到相似的人,并在其中找到热销的产品,推荐给他们,最大概率满足他们的需求。

场景相关:季节性和节日相关商品。如果中秋节快到了,用户可能需要购买月饼,那么我们会向用户推荐月饼。

兴趣:我们可以利用知识图谱来发掘用户可能感兴趣的新产品。

对于业务描述,可以根据业务规则找出符合要求的产品并整合到推荐结果集中,也可以直接使用业务规则对结果集中的产品进行排序和微调。

找到符合场景目标的商品后,进行排序展示。

产品排序一般是通过目标设置模型的自学习获得,但产品经理可以根据用户需求的迫切程度和偏好制定近似排序策略,主要体现在特征的定性要求上。

比如购买行为的权重大于点击行为的权重,最近行为的权重大于前一段时间行为的权重等等。不同的场景使用不同的特征,特征权重可能不同。具体情况具体分析。

以上是详细策略制定的思路。无论哪种场景好,基本都遵循了以上三个方向指定的策略。

七、个性化推荐效果评估体系

好的效果评估系统技巧可以判断策略是否能达到目标,同时可以为后续的优化提供方向。不同时期推荐系统的评价指标是不一样的。以下是推荐系统的综合指标。

1. 用户维度

精准(了解用户,满足用户实际需求,挖掘潜在需求)

体验流畅性、稳定性和沉浸感(良好体验)

解释性(提高用户信任度)

多样性(避免信息茧,增强体验)

惊奇程度(兴趣探索)

2. 业务维度

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