京東個性化搜索解析之系統(tǒng)是如何工作的

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(yīng)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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