淘宝推荐系统

本文介绍了推荐系统的基本概念、作用及与搜索、广告、SNS的区别。详细阐述了淘宝推荐系统的特点、应用场景、组成,包括数据、算法、消息系统、搜索引擎、NoSQL和分布式计算。并讨论了淘宝推荐系统的算法,如基础算法、推荐算法、效果评测,以及系统设计的分布式存储、调度系统和协调系统。总结指出推荐系统需不断创新并与场景紧密结合。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、推荐系统概念

1、推荐系统定义

维基百科:推荐系统属于资讯过滤的一种应用。推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物(例如:电影、电视节目、音乐、书籍、新闻、图片、网页)推荐给使用者。

推荐系统大体可分为两类,即个性化推荐和非个性化推荐。

2、推荐系统作用

从用户角度:

  • 提高用户忠诚度
  • 帮助用户快速找到商品

从网站角度:

  • 提高网站交叉销售能力
  • 提高成交转化率

好的推荐系统更像一个有经验的网站导购员

3、推荐系统与其他系统的区别

推荐与搜索

相同点:帮助用户找到商品

不同点:搜索是通过用户主动输入的关键字进行查询。推荐则是用户在浏览网站的过程中,不一定需要用户输入,根据当前网页的上下文进行个性化的信息输出。

推荐与广告

相同点:基于用户行为

不同点:广告目的是帮助商家推广商品等,推荐系统帮助用户找到想要的商品等。

推荐与SNS

相同点:它们都有基于人群的共同点产生推荐

不同点:一个是机器,一个是人工

4、推荐系统的主要产品

  • 同类或者相关商品、店铺推荐
  • 买了还买、看来还看等
  • 猜你喜欢
  • 群体信息披露
  • 热门排行榜
  • etc
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值