京東個性化搜索解析之系統(tǒng)是如何工作的
2022-06-16|10:36|發(fā)布在分類 / 多多運營| 閱讀:135
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1京東推薦展位
京東推薦產(chǎn)品
? 80+推薦產(chǎn)品,包括移動端和web端
? 20+推薦服務(wù),支撐edm、廣告、微信端等,像是京東快車推薦位。
? 遍布用戶網(wǎng)購的各個環(huán)節(jié)
推薦系統(tǒng)的價值
? 挖掘用戶潛在購買需求
? 縮短用戶到商品的距離
? 用戶需求不明確時提供參考
? 滿足用戶的好奇心
京東推薦算法優(yōu)化方向
? 以數(shù)據(jù)分析為工具,提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量和覆蓋度,增強對業(yè)務(wù)的理解(25%)
? 測試不同算法在不同數(shù)據(jù)源的效果,提高召回模型的質(zhì)量,增加結(jié)果辨識度(50%)
? 以用戶反饋為依據(jù),融合不同類型、不同維度據(jù)源,就會出現(xiàn)京東搜索排名(15%)
? 增加數(shù)據(jù)的更新頻率(5%)
? 其他(5%)
推薦系統(tǒng)效果全景圖
2通用模型的應用
京東對推薦數(shù)據(jù)的理解
典型推薦系統(tǒng)技術(shù)
按照數(shù)據(jù)的分類: 協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾、社會化過濾
按照模型的分類: 基于近鄰的模型、矩陣分解模型、圖模型
京東的推薦系統(tǒng)是完整的工程實現(xiàn),算法+工程,二者缺一不可,用戶行為和業(yè)務(wù)的主要連接是數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的理解高于算法的理解,簡單模型配以優(yōu)質(zhì)有效的數(shù)據(jù),才能呈現(xiàn)更好地用戶體驗。
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