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时间:2020-09-03
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1、C2C电商平台架构设计分享提纲C2C市场的特点和挑战信息发布随意性商品库存唯一性买卖时效敏感性石器时代粗粒度个性化推荐问题青铜时代细粒度多维度个性化推荐主要改进效果:转化率共提升78%工业革命实时推荐系统主要改进效果:转化率共提升89%还在持续提升中工业革命II机器学习驱动的推荐系统主要改进效果:转化率总提升109%还在持续提升中未来发展方向面向用户画像的用户画像用户画像第一原则:做有用的用户画像多维度用户画像问题多维度商品画像统一生成框架如何更好地预测用户兴趣?用户画像=物品画像+兴趣模型老方法:基于规则不同时间发生的不同行为
2、赋予不同权重将权重做累加计算问题拍脑袋规则量化不准确无法合理利用负反馈机器学习驱动的用户兴趣模型正反馈数据负反馈数据特征提取机器学习模型相关兴趣预测画像系统演变主线总结
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