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淘宝推荐系统:从千人一面到千人千面逻辑和算

时间:2018-08-20 02:59来源:ca88 作者:王建国 点击:
应广大朋友的要求,本人对本篇文章进行一次更新,将推荐系统的底层逻辑和部分算法模型进行整合归纳,由于内容

应广大朋友的要求,本人对本篇文章进行一次更新,将推荐系统的底层逻辑和部分算法模型进行整合归纳,由于内容篇幅较长,分为上下两篇,请分别浏览!

淘宝推荐系统:从千人一面到千人千面逻辑和算

互联网技术的高速发展,给我们带来了十足的便利性,回顾整个互联网的发展历程,从PC时代转移到移动互联网时代,从移动互联网时代转向IOT时代,从IOT时代又即将迈入AI时代,这些飞速发展的背后,其实是数据的采集,传输和处理的大变革。

而以我们当下为例,移动互联网技术和智能手机的发展,让采集用户数据的能力变得空前强大,无时无刻,无所不在,而一旦拥有这些数据之后全行业的个性化推荐技术变得更加容易实现,不论是今日头条的,还是淘宝美团的,无疑是这个时代的最大受益者。

不同于个人PC机,手机可以唯一锚定一个具体的自然人,而手机这类私人的专属物品是与其他人很难共用的,那么你手机的型号,在手机上的浏览、交易等行为数据,就具有了极高的分析价值。

从电商平台的角度来讲,个性化推荐技术的本质是将当前最有可能成交的产品优先推荐给消费者,使流量得到更加充分的利用,最大限度的提高转化效率。而推荐技术也随着用户个人数据的不断丰富,在逐渐升级,从最基础的千人一面,慢慢演化到千人千面,下面我就沿着这个演化史给大家具体介绍一下相关的推荐逻辑和模型算法。

NO1.千人一面的逻辑基础和推荐算法

核心逻辑:物以类聚,也即推荐和当前商品相似、相关或其他维度的产品,每个人进来看到的商品推荐其实是完全一致的,俗称千人一面;

使用环境:当前基本没有什么用户数据,但是商品数据丰富到足够支持起所需的推荐逻辑。

1. 根据商品的分类或其他基础属性进行推荐(相似性推荐)

对于某一个商品来说,这是一种替代性的推荐方式,也即用户不想买它的时候,还可以有其他的选择。就比如说用户正在浏览一个斯伯丁的篮球,看完描述之后发现不是自己理想的款式,规格材质不太对,但是在这个单品下方,出现了一个同类型的耐磨材质的篮球,OK!那么这个用户可能就会把这个推荐的篮球带回家。

这个例子中仅仅是依据商品的分类进行推荐,当然我们还可以根据实际情况加入商品的更多基础属性进行加权取值,算最后得分来进行推荐。

主要应用【加权求和法】

也就是选取商品的某些属性,并且针对各种属性的对于用户选择的重要性进行一个主观的评估,然后赋上权值,进行累加计算,得出每种商品和其他商品的相似性,案例如下:

水杯类目中选择三个属性【材质】【样式】【颜色】,其中【材质】重要等级为3,【样式】重要等级为2,【颜色】重要等级为1

商品A(塑料,大肚杯,透明色)

商品B(陶瓷,直筒杯,透明色)

商品C(玻璃,直筒杯,白色)

比对的两个商品每种属性的相似度关系值:

材质是否相同(不同为0,相同为1)

样式是否相同(不同为0,相同为1)

颜色是否相同(不同为0,相同为1)

在根据加权累加的公式,可以得到如下表格

淘宝推荐系统:从千人一面到千人千面逻辑和算

淘宝推荐系统:从千人一面到千人千面逻辑和算

那么之后我们就可以在A商品之后,推荐这个相似度分数比较高的其他同类目下的商品了。

2. 根据商品的被动销售级属性进行推荐(相关性推荐)

根据商品最终在订单中出现的概率来判断商品间的相关性,目前还可以依赖于其他几个维度来参考一同做判断(被同时浏览的几率,被同时加入购物车的几率,被同时购买的几率),以下采取订单中是否通知购买来讲解算法模型,简单解释一下就是想买A的人还可能想买C。

主要应用【置信度】等指标算法

商品的关联性可以通过”置信度“,”支持度“,”提升度“三个指标来衡量。

难度较大的是从一个销售记录集中计算所有商品两两/三三之间的关联性,以下范例以两个商品之间的关联性来讲解。

计算A→B支持度,购买A还购买B这个组合的订单占所有订单的百分比。

计算A→B置信度,购买A还购买B这个组合的订单占所有购买A的订单的百分比。

计算A→B提升度,购买A还购买B的概率同不购买A只购买B商品的概率之商。

那么根据相关度算法,先从所有订单中找出包含A商品的订单个数N1,然后再查询A的所有订单中出现B的个数N2,则置信度X=N2/N1。

总订单为3000单,其中包含A的订单有1200单,B的订单800单,C的订单1500单,D的订单600单,E的订单 1000单

A的1200单中(包含B的有300单,包含C的有600单,包含D的有400单,包含E的有200单)

淘宝推荐系统:从千人一面到千人千面逻辑和算

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