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个性化推荐是随着移动互联网发展不断发展起来的，它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。有赞微商城使用个性化推荐系统，尤其是在关键节点增加推荐入口，进行场景化推荐，帮助商家进一步提高用户的付款转化率，最大化流量变现。
基于物品的协同过滤（item-based collaborative filtering）算法是目前业界应用最多的算法。无论是亚马逊网，还是Netflix、 Hulu、 YouTube，其推荐算法的基础都是该算法。本节将从基础的算法开始介绍，然后提出算法的改进方法，并通过实际数据集评测该算法。 1. 基础算法 基于用户的协同过滤算法在一些网站（如Digg）中得到了应用，但该算法有一些缺点。首先，随着网站的用户数目越来越大，计算用户兴趣相似度矩阵将越来越困难，其运算时间复杂度和空间复杂度的增长和用户数的增长
在推荐系统中，我们经常谈到「相似度度量」这一概念。为什么？因为在推荐系统中，基于内容的过滤算法和协同过滤算法都使用了某种特定的相似度度量来确定两个用户或商品的向量之间的相等程度。所以总的来说，相似度度量不仅仅是向量之间的距离。
Non-invasive Self-attention for Side Information Fusion in Sequential Recommendation(AAAI2021)
摘要：为了筛选出最有可能转化的用户，京东DNN实验室结合大数据进行了相关研究。本文以新品手机为例，使用商品相似度和基于分类的手段进行用户群筛选，详解了基于余弦相似度的相似度模型构建和基于SVM的分类预测方法。 当电商网站发布一款新产品的时候，怎样找到一群最有可能购买该新品的用户进行营销是一种提高产品销量的重要手段。当然全网营销手段肯定能覆盖所有用户，但这样做一方面浪费资源，增加营销成本；另一方面用户收到过多不感兴趣的信息，会让用户反感，降低用户的体验度。 电商数字化营销成为了营销过程中必不可少的手段。为了筛
当电商网站发布一款新产品的时候，怎样找到一群最有可能购买该新品的用户进行营销是一种提高产品销量的重要手段。当然全网营销手段肯定能覆盖所有用户，但这样做一方面浪费资源，增加营销成本；另一方面用户收到过多不感兴趣的信息，会让用户反感，降低用户的体验度。 电商数字化营销成为了营销过程中必不可少的手段。为了筛选出最有可能转化的用户，京东DNN实验室结合大数据进行了相关研究。本文以新品手机为例，使用商品相似度和基于分类的手段进行用户群筛选。 余弦相似度的筛选方式 在实际应用中，我们为了找出相似的文章或者相似新闻，需要
随着大数据时代的来临，如何帮助用户从大量信息中迅速获得对自己有用的信息成为众多商家的重要任务，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统以海量数据挖掘为基础，引导用户发现自己的信息需求，现已广泛应用于很多领域。传统的个性化推荐系统，采用定期对数据进行分析的做法来更新模型。由于是定期更新，推荐模型无法保持实时性，对用户当前的行为推荐结果可能不会非常精准。实时个性化推荐实时分析用户产生的数据，可以更准确地为用户进行推荐，同时根据实时的推荐结果进行反馈，更好地改进推荐模型。 腾讯大数据平台部和北京大学网络所崔斌教授研
随着信息技术和互联网的发展， 我们已经步入了一个信息过载的时代，这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：
又爱又恨的推荐系统 作为一名程序猿，一直对推荐系统比较感兴趣，最近看到一个用户的吐槽： 又爱又恨 推荐系统的应用场景，我相信在日常生活中大家基本都会接触到。例如，作为一个篮球爱好者，在淘宝上搜索的“k
推荐系统的应用场景，我相信在日常生活中大家基本都会接触到。例如，作为一个篮球爱好者，在淘宝上搜索的“kobe X 篮球鞋”，然后之后一段时间打开淘宝，首页界面可能会推荐很多与篮球鞋相关的商品，这算是一个比较正常的应用场景吧。当然还可能有其它的一些场景，例如上面用户吐槽的手机麦克风可能被监控，进而自己的喜好被平台方获取并产生推荐......
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在刚刚毕业的时候，当时的领导就问了一个问题——个性化推荐与精准营销的区别，当时朦朦胧胧回答不出。现在想想，他们可以说是角度不同。精准营销可以理解为帮助物品寻找用户，而个性化推荐则是帮助用户寻找物品。
前言 “啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！ 商品相关性分析是购物篮分析中最重要的部分，购物篮分析英文名为market basket analysis(简称MBA，当然这可不是那个可以用来吓人的学位名称)。在数据分
在开始讲推荐算法之前，我们先简单了解一下推荐系统的架构，对算法在推荐系统中的定位有一个初步的认知；一个完整的推荐系统会包含特征工程、召回、过滤、兜底、重排、abTest三部分，其中召回和排序模块会用到算法模型。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/155142.html原文链接：https://javaforall.cn
基于用户行为的推荐，在学术界名为协同过滤算法。 协同过滤就是指用户可以齐心协力，通过不断地和网站互动，使 自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品，从而越来越满足自己的需求。
在电子商务领域，推荐系统已经成为提高用户体验和推动销售增长的重要工具。通过分析用户行为数据，推荐系统能够向用户提供个性化的商品推荐，从而提高用户的满意度和购买率。随着机器学习技术的发展，推荐系统的性能和智能化水平得到了显著提升。本文将探讨机器学习与推荐系统在电子商务中的融合应用，并重点讨论性能优化的新方法和新探索。
这是电商系统设计系列在商品设计这块的最后一篇文章。以下是其他文章地址，按照逻辑顺序排列如下 – 电商系统设计之用户系统 https://blog.fastrun.cn/2018/06/14/1-10/ – 电商系统设计之购物车 https://blog.fastrun.cn/2018/06/19/1-12/ – 电商系统设计之商品 (上) https://blog.fastrun.cn/2018/07/08/1-26/ – 电商系统设计之商品 (中) https://blog.fastrun.cn/2018/07/11/1-28/ – 电商系统设计之商品 (下) https://blog.fastrun.cn/2018/07/16/1-29/ – 电商系统设计之订单 https://blog.fastrun.cn/2018/07/27/1/ – 电商系统设计之商品接口 https://blog.fastrun.cn/2018/08/03/1-36/
推荐系统中的核心是从海量的商品库挑选合适商品最终展示给用户。由于商品库数量巨大，因此常见的推荐系统一般分为两个阶段，即召回阶段和排序阶段。召回阶段主要是从全量的商品库中得到用户可能感兴趣的一小部分候选集，排序阶段则是将召回阶段得到的候选集进行精准排序，推荐给用户。
用户行为介绍 基于用户行为的推荐，在学术界名为协同过滤算法。 协同过滤就是指用户可以齐心协力，通过不断地和网站互动，使 自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品，从而越来越满足自己的需求。 用户行为在个性化推荐系统中一般分两种——显性反馈行为（explicit feedback）和隐性反馈 行为（implicit feedback）。 显性反馈行为包括用户明确表示对物品喜好的行为：主要方式就是评分和喜欢/不喜欢； 隐性反馈行为指的是那些不能明确反应用户喜好的行为：最具代表性的隐性反馈行为就是页面浏
推荐系统的核心问题就在于为用户推荐与其兴趣相似度比较高的商品。比如在微博上，用户至上想打发时间，并不是想准确的查看某条信息，在首页中查看每一条微博，为了帮助他筛选出一批他们可能感兴趣的信息，此时就需要分析出该用户的兴趣，从海量信息中选择出与用户兴趣相似的信息，并将这些信息推荐给用户。推荐系统就是这样，根据用户的历史和社交情况推荐与其喜好相符的商品或信息。 这时候就需要一个相似度函数
本文是推荐算法理论系列的第一篇文章， 还是想从最经典的协同过滤算法开始。虽然有伙伴可能觉得这个离我们比较久远，并且现在工业界也很少直接用到原始的协同过滤， 但协同过滤的思想依然是非常强大，因为它借助于群体智能智慧，仅仅基于用户与物品的历史交互行为，就可以发掘物品某种层次上的相似关系或用户自身的偏好。这个过程中，可以不需要太多特定领域的知识，可以不需要物品画像或用户画像本身的特征，可以采用简单的工程实现，就能非常方便的应用到产品中。所以作为推荐算法"鼻祖"，我们还是非常有必要先来了解一下这个算法的。
介绍： 基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度，放入redis缓存，分析日志信息，将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后，根据用户画像重排序热度榜，并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品，最后返回新的用户列表。 1. 系统架构 v2.0 1.1 系统架构 v2.0
本文博主给大家讲解如何在自己开源的电商项目newbee-mall-pro中应用协同过滤算法来达到给用户更好的购物体验效果。
Deep Feedback Network for Recommendation(IJCAI20)
基本思想 基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢(如商品购买，收藏，内容评论或分享)，并对这些喜好进行度量和打分。根据不同用户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算用户
离线推荐服务建设 + 实时推荐服务建设 + 基于隐语义模型的协同过滤推荐（相似推荐）+ 基于内容的协同过滤推荐（相似推荐）+ 基于物品的协同过滤推荐（相似推荐）
S-Walk主要包含三个部分，分别是transition model（直译：转换模型）， teleportation model（直译：传送模型）以及具有重启的随机游走（RWR）。
推荐系统需要根据用户的历史行为和兴趣预测用户未来的行为和兴趣，因此大量的用户行为数据就称为推荐系统的重要组成部分和先决条件。很多在开始阶段就希望有个性化推荐应用的网站来说，如何在没有大量用户数据的情况下设计个性化推荐系统并且让用户对推荐结果满意从而愿意使用推荐系统，就是冷启动问题。
AAAI中推荐系统的文章并不多，目之所及处仅有四篇。内容上覆盖了评论推荐、多目标推荐以及图神经网络等话题。
业务场景：作为全球最大的 B2C 电子商务平台之一，淘宝天猫平台提供了丰富的商品资源，吸引了大量的全球买家和卖家。为了方便开发者接入淘宝天猫平台，淘宝天猫平台提供了丰富的 API 接口，其中历史价格接口是非常重要的一部分。大家有探讨稳定采集淘宝（天猫）京东阿里拼多多等平台整站实时商品详情历史价格数据接口，通过该接口开发者可以更好地了解商品的情况，商品详情历史价格数据详细信息查询，数据参数包括：商品链接，商品列表主图、价格、标题，sku，库存，销量，店铺昵称，店铺等级，商品详情SKU属性，商品视频，商品优惠券，促销信息，详情属性描述，宝贝ID，区域ID,发货地，发货至，快递费用，物流费用等页面上有的数据完整解决方案帮助买家更准确地进行商品选购及商品分析。这个引起了我对技术挑战的兴趣。目前，自己做了压测，QPS 高、出滑块概率极低，API 整体稳定，可满足商品分析，竞品分析，品牌监控，商品搬家，商品上传，商城建设，淘宝客，erp 选品，店铺同步，CID 店铺订单回传接口等业务场景的性能需求，下面介绍接口封装代码教程：
Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation(AAAI20)
学术界往往更加关注推荐算法的各项评估指标。从基本的协同过滤到点击率预估算法，从深度学习到强化学习，学术界都始终走在最前列。一个推荐算法从出现到在业界得到广泛应用是一个长期的过程，因为在实际的生产系统中，首先需要保证的是稳定、实时地向用户提供推荐服务，在这个前提下才能追求推荐系统的效果。
用户登录可以分为用户名密码登录和短信登录，用户注册就必须拥有属于自己的手机号才能进行注册。具体测试用例分析如下表6-5所示：
在实践中，特征工程目前依然是建模过程中最为核心的一块，也是提升最快最简单的部分；有些公司的搜索推荐团队只使用了embedding相关的信息，并希望通过embedding的交叉或者序列等信息建模得到最终的推荐结果，并没有加入非常多人为构建的特征。
本文解读CIKM 2019电商竞赛的三大获奖方案,这些方案都十分简单而且实用，如果刚刚做这块的朋友可以速速搭建一个非常高效的Baseline哦。
协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)，和基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)。简单的说就是：人以类聚，物以群分。下面我们将分别说明这两类推荐算法的原理和实现方法。
本文来介绍一下阿里巴巴数据技术团队与北京大学共同提出的 ATRank ，ATRank是基于注意力机制的用户异构行为建模框架，可应用于推荐系统中，一起来了解一下吧。
有读者觉得个性化推荐就等同于协同过滤，这可能是因为协同过滤应用比较广泛并且比较容易为大众理解。实际上协同过滤只是个性化推荐技术中的一个成员。它与很多更先进技术相比，就好像流行歌曲和高雅音乐，前者广受欢迎，而且一般人也可以拿个麦克风吼两声，但是说到艺术高度，流行歌曲还是要差一些。当然，流行歌曲经济价值可能更大，这也是事实。总的来说，协同过滤只是个性化推荐技术中的一款轻武器，远远不等于个性化推荐技术本身。 图1：信息服务的两次变革：从总体到群体，从群体到个体。 有些读者可能不是很了解个性化推荐，我先推
花名：越祈 部门：算法中心搜索策略组 入职时间：2017/06/01 主要从事蘑菇街推荐算法相关研发工作 引言 蘑菇街是一家社会化导购电商平台，推荐一直是其非常重要的流量入口。在电商平台中，推荐的场景覆盖到用户浏览行为和交易的各个环节，如搜相似、商品详情页、购物车、订单和支付等。传统的itemCF、关联规则、simirank、swing等推荐相似召回技术也广泛应用于推荐各个场景中。在电商场景，计算商品和商品、用户和商品之间的相似性是一个非常重要的课题，但是受限大部分数据是稀疏，传统的关联规则，simiran
首先我们看一下提升用户转化的运营价值。如图1所示，先引入两个概念——用户生命周期与用户价值（LTV）。如果将用户在一款产品中的行为轨迹当成一个生命周期，那么从最初用户了解、知晓产品开始，整个周期中将经历五个阶段，每个阶段用户为产品所能创造的价值是不同的。而用户价值（Life Time Value，LTV）指的是用户在一定周期内产生的价值。
导读： 每天跟数据打交道，或许你已经习惯了用数据说话。怎样能让人更懂你的数据？图表是展现数据的有效方式，几种最常见的图表你都会用了吗？基于图表和数据的常见分析方法你都掌握了吗？本文以热映中的《复仇者联盟3》的豆瓣评分数据为例教会你玩转图表和分析方法。
第14章 利用SVD简化数据 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?
数据挖掘技术，一门基于计算机技术与大数据时代信息处理需求的技术产物，从世纪之交的火热发展以来，不知不觉间，早已应用到我们生活的方方面面：电子邮箱中的垃圾邮件分类、电影院的票房预测、网页上的广告推荐、语音识别、电网语义精确搜索等。还有人工智能、自然语言处理、数据修正等。我们认为，数据挖掘技术将成为互联网时代应用最广泛的技术之一，它有可能为人类社会带来一个新的时代。
尽管人工智能在商业领域的例子数不胜数，但通常还是会被视为一种新生的、仍在兴起的力量。事实上，人工智能已经得到了广泛的应用。它对许多企业的科技平台至关重要，例如：
就是指各种大数据计算框架，存储系统、SQL引擎等等，这些技术比较常用，经过最近十几年的发展，主流的技术产品相对比较集中，主要就是MapReduce、Spark、Hive、Flink技术的产品。
定向（Targeting）是电商营销中至关重要的一个概念和环节，它是商家表达营销意图的最直接的工具，同时也会深刻影响整个营销活动的效果。随着大数据分析与挖掘技术的成熟与落地，基于标签画像的DMP定向和基于AI技术的智能定向逐渐普及，成为当前电商系统主流的定向方法，但是也表现出一些新的问题。
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