关于千人千面你了解多少?

发布网友发布时间：2024-09-28 16:59

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热心网友时间：2024-09-30 10:16

千人一面的逻辑基础和推荐算法涉及物以类聚的核心逻辑，即推荐与用户当前浏览商品相似或相关的产品。这种推荐机制在数据支持不足但商品数据丰富的环境下应用广泛。推荐方法包括基于商品分类或其他基础属性的相似性推荐，以及根据商品被动销售属性的相关性推荐。

相似性推荐通过计算商品属性之间的相似度进行，如材质、样式、颜色等。重要属性赋予权重，通过加权求和法计算每种商品与其他商品的相似度，以此推荐同类商品，避免重复推荐点击量不高的产品，并实现动态优化。

相关性推荐则依赖于商品在订单中的相互出现概率，通过计算置信度、支持度和提升度等指标衡量商品之间的关联性。置信度衡量购买A商品时购买B商品的概率，支持度衡量购买A商品时购买B商品的订单占总A商品订单的比例，提升度则衡量购买A和B商品组合的概率与单独购买B商品的概率之比。通过分析这些指标，可以找出最有可能与A商品相匹配的其他商品进行推荐。

千人十面的逻辑基础则转向人以群分，将具有相似属性或行为的用户分为一类，通过群体推荐预测用户可能的兴趣。推荐方法包括基于用户基础信息的推荐和基于用户行为数据的推荐。基础信息标签，如年龄、性别、收入、兴趣等，用于刻画用户群体特征。用户行为数据，如搜索、浏览、购买等，通过记录和分析，可以形成用户行为链路，进一步进行推荐。

喜好度评分和向量余弦公式用于协同过滤推荐。通过用户对商品喜好度的评分，构建用户喜好度向量，并使用余弦公式计算向量间的相似度，推荐与用户喜好高度相似的其他商品。这涵盖了用户行为权值定义、喜好度计算和向量表示，最终通过余弦值评估相似度，推荐相关性高的商品。

当前推荐算法多采用复合策略，结合多种方法以提升推荐效果。未来将重点介绍非标签化推荐方法，对商品、服务和店铺等进行全方位标签化，以及标签管理策略，如场景失效和热度衰减等问题，以实现更精准、个性化的推荐。