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淘寶猜你喜歡是如何實現的

日期:2016/11/10    來自:吉林市陽光網絡科技有限公司   作者:Admin   去百度查找  去Google查找

  猜你喜歡其實就是推薦系統的一種,人們在日常的購物網站中,推薦系統跟人人是息息相關的。

為什么需要推薦系統?

  隨著互聯網行業的井噴式發展,獲取信息的方式越來越多,人們從主動獲取信息逐漸變成了被動接受信息,信息量也在以幾何倍數式爆發增長。舉一個例子,PC時代用google reader,常常有上千條未讀博客更新;如今的微信公眾號,也有大量的紅點未閱讀。垃圾信息越來越多,導致用戶獲取有價值信息的成本大大增加。為了解決這個問題,我個人就采取了比較極端的做法:直接忽略所有推送消息的入口。但在很多時候,有效信息的獲取速度極其重要。

  由于信息的爆炸式增長,對信息獲取的有效性,針對性的需求也就自然出現了。推薦系統應運而生。

  最早的推薦系統應該是亞馬遜為了提升長尾貨物的用戶抵達率而發明的。已經有數據證明,長尾商品的銷售額以及利潤總和與熱門商品是基本持平的。亞馬遜網站上在線銷售的商品何止百萬,但首頁能夠展示的商品數量又極其有限,給用戶推薦他們可能喜歡的商品就成了一件非常重要的事情。當然,商品搜索也是一塊大蛋糕,亞馬遜的商品搜索早已經開始侵蝕谷歌的核心業務了。

基于內容的推薦:
  tag   給商品打上各種tag:運動商品類,快速消費品類,等等。粒度劃分越細,推薦結果就越精確
商品名稱,描述的關鍵字    通過從商品的文本描述信息中提取關鍵字,從而利用關鍵字的相似來作推薦
同商家的不同商品       用戶購買了商店的一件商品,就推薦這個商店的其他熱銷商品
利用經驗,人為地做一些關聯    一個經典的例子就是商店在啤酒架旁邊擺上紙尿布。那么,在網上購買啤酒的人,也可以推薦紙尿布?

數據清理
  當我們開始有意識地記錄用戶行為數據后,得到的用戶數據會逐漸地爆發式增長。就像錄音時存在的噪音一樣,獲取的用戶數據同樣存在著大量的垃圾信息。因此,拿到數據的第一步,就是對數據做清理。其中最核心的工作,就是減噪和歸一化:

  減噪:用戶行為數據是在用戶的使用過程中產生的,其中包含了大量的噪音和用戶誤操作。比如因為網絡中斷,用戶在短時間內產生了大量點擊的操作。通過一些策略以及數據挖掘算法,來去除數據中的噪音。


  歸一化:清理數據的目的是為了通過對不同行為進行加權,形成合理的用戶偏好矩陣。用戶會產生多種行為,不同行為的取值范圍差距可能會非常大。比如:點擊次數可能遠遠大于購買次數,直接套用加權算法,可能會使得點擊次數對結果的影響程度過大。于是就需要歸一算法來保證不同行為的取值范圍大概一致。最簡單的歸一算法就是將各類數據來除以此類數據中的最大值,以此來保證所有數據的取值范圍都在[0,1]區間內。


  推薦系統具有高度復雜性,需要持續地進行改進。可能在同一時間內,需要上線不同的推薦算法,做A/B test。根據用戶對推薦結果的行為數據,不斷對算法進行優化,改進。要走的路還很長:路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索。


 

 
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