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聊聊淘宝天猫个性化推荐技术演进史

无线个性化推荐起步于2013年10月。现在往回看,当时的阿里很好地把握住了移动端快速发展的浪潮,以集团All-in无线的形式吹响了移动端战斗的号角。个性化推荐团队也是从All-in无线这一事件中孵化的。我们从零开始搭建了个性化推荐算法体系及个性化算法平台TPP。TPP这一个性化算法平台对个性化推荐团队的成长起到了至关重要的作用。基于TPP,个性化算法团队成员们验证算法的速度得到了极大的提高,优化算法的速度从而也得到了极大的提高。仅仅花了不到两个月的时间,个性化推荐的第一版算法就在“有好货” 中初露锋芒:结合基于主动学习的选品算法平台TSP,个性化推荐团队一举打造了“有好货”针对高端人群的优质导购体验。

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    基于SpringBoot的协同过滤商品推荐商城系统

    随着网络的普及,网络资源不断丰富,网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针,出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围,并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题,帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品,为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐,也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段,能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品,并推荐给用户。对于用户而言,如果打开网站的链接并登陆,就能找到自己喜欢的商品,会省下很多翻看网页的时间和精力,而这样的网站,一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利,继而,使用户与网站之间有更好的粘合度,提高电子商务网站的市场竞争能力。 在众多的个性化推荐算法中,协同过滤被广泛应用,也是最成功的推荐算法。本课题旨在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心,它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型,满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求,产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。 个性化的服务在商家与顾客之间建立起了一条牢固的纽带。顾客越多地使用推荐系统。推荐系统可以更适合顾客的需要,将顾客更多地吸引到自己的网站,与顾客建立长期稳定的关系。从而能有效保留用户,防止用户流失。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术,很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣

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    "反人类"的个性化推荐

    个性化推荐,指的是根据用户的个体偏好或者上下文信息,对某些内容进行个性化的决策。最常见的例子,比如新闻app中的内容流,视频和电商网站的“相关推荐”、以及广告中使用的个性化重定向等(可以参见《计算广告》一书)。 由于个性化推荐会大量利用用户行为数据与内容数据,它是大数据在互联网领域最常见的落地应用之一。因此,很多大数据码农码畜们在加入一个新公司时,往往喜欢豪情万丈地向码皇们建议:把某某位置交给我吧,我能用数据和推荐技术把它的点击量提高50%! 提高点击量虽然很重要,但是这是个性化推荐的主要作用么?不然。在正确认识个性化推荐的作用之前,我们先要学会识破一个推荐产品常用的装逼姿势:“我们全站有80%的流量来自个性化推荐”。 其实,这里的数字往往是真实的,那么为什么说是装逼呢?这可以用一个故事来比喻。从前有一个小山村,村民们过着自给自足,男耕女织的生活。忽然有一天,从村外来了一支队伍,他们宣布此山他们开,此树他们栽,并且自豪地对村民们说:是我们养育了你们全村老少。这当然仅仅是一个故事,读者们不要瞎联想。不过,全站流量的个性化占比这样的说法,跟这个故事有点儿像。请大家看下图:

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    技术干货 | “想你所想”之个性化推荐:实践与优化

    在当今 DT 时代,每天都在产生着海量的数据,移动互联网的兴起更是让我们体验到获取信息是如此的简单和方便。 同时,更多的选择也带来更多的困扰,面对层出不穷的信息和服务带来的困扰,使得个性推荐迅速崛起,并且大放异彩,在金融、电商、视频、资讯、直播、招聘、旅游等各个领域都能看到推荐系统的存在。 达观数据凭借多年在推荐系统方面的技术积累和优质的大数据服务,已经有数百家公司接入达观推荐系统,覆盖多个行业,实现企业经营业绩的大幅提升。本次分享结合达观数据个性化推荐引擎在各个行业的从业经验,围绕以下内容展开: 个

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    达观数据个性化推荐系统应用场景及架构实现

    在当今DT时代,每天都在产生着海量的数据,移动互联网的兴起更是让我们体验到获取信息是如此的简单和方便。 同时,更多的选择也带来更多的困扰,面对层出不穷的信息和服务带来的困扰,使得个性推荐迅速崛起,并且大放异彩,在金融、电商、视频、资讯、直播、招聘、旅游等各个领域都能看到推荐系统的存在。 达观数据凭借多年在推荐系统方面的技术积累和优质的大数据服务,已经有数百家公司接入达观推荐系统,覆盖多个行业,实现企业经营业绩的大幅提升。本次分享结合达观数据个性化推荐引擎在各个行业的从业经验,围绕以下内容展开: 个性化

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    【观点】大数据时代社交图谱与兴趣图谱的融合

    首先,我想问大家一个问题,这个词我们听了好长时间了,大数据,什么是大数据?这个词大概从去年,然后很多人就不停的听到,可能很多同学在跟硬件相关的厂商那边听到,所以有的同学说是不是硬件厂商把其他的东西重新包装一下,让我们都卖产品。 我们看这个例子,第一个如果我们把全球所有的移动电话和用户的通话记录放在一起,这个叫大数据吗?我听有同事说算大数据。第二个是所有的门户网站,我们说中文的门户网站,几个大的门户网站,每天产生的新闻,这个算大数据吗?有同学说算,有同学说不算。第三个这个东西可能用的不多,原来还有,就是特别厚

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    资讯阅读的“贴心管家”:浅谈达观数据个性化推荐引擎

    移动互联网的兴起让我们能够更加简单和方便地获取信息,但更多的选择也带来更多的困扰——面对这些层出不穷的信息和服务带来的困扰,个性化推荐技术迅速崛起。达观数据在这方面做了很多提升推荐质量、推荐效率和系统可靠性的工作,并为企业客户提供了包括私有化部署、SaaS等灵活的接入方式。目前,达观数据个性化推荐引擎已经服务几百家企业,对改善用户体验、增加用户停留时长和粘性、提高用户转化都有显著的效果。 1 互联网越发展,越需要个性化推荐 随着互联网时代的到来,新闻资讯行业中,有三大核心特点日渐突出。 一是资讯更新极

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    领券