【最佳实践】电商推荐

云上精选发表于 2020/04/23 18:58:57 2020/04/23

【摘要】某电商网站根据用户的浏览、收藏、购物等行为信息计算商品相似性，实时更新候选列表，在首页为用户推荐精准的商品信息，满足用户个性化需求，提升用户体验

随着网络购物的不断普及，在浏览购物网页时大多数用户的需求往往是关注主流商品，导致很多优秀的商品没有机会被用户发现和关注。那么如何迅速和准确的帮助客户找到他们感兴趣的商品，正是我们需要解决的问题。

该样例将引导您熟悉推荐系统的使用，样例场景为某电商网站根据用户的浏览、收藏、购物等行为信息计算商品相似性，实时更新候选列表，在首页为用户推荐精准的商品信息，满足用户个性化需求，提升用户体验。

根据电商用户的离线历史数据，推荐系统通过模型训练和召回策略，对用户数据进行初选、融合、过滤、排序。通过用户实时的行为日志进行分析并更新用户数据，得到更优候选集。具体场景架构请参见图1。

图1 电商推荐架构

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