淘寶店鋪沒流量？是因為你對淘寶算法一無所知嗎？

         用戶對產品理解的特征關系做出分類，如“英倫、古典、簡易、朋克、中性我們假設挑選3個用戶“唐僧、八戒、悟空”，用矩陣的形式表達3個用戶對商品特征關系的畫像商品A-B均值商品A-C均值確定了目標用戶“悟空”對“商品A”行為值，計算出唐僧、八戒、悟凈用戶商品A與商品B的偏好（A-B），商品A與商品C的偏好(A-C)，算出商品A、商品B偏好均值，再計算目標用戶商品A與商品B、商品C的均值偏好，值越大反映出人群用戶對兩個商品認為關聯度相對越強，因此最終會推薦悟空商品C仍然假設有三個商品“商品A、商品B、商品C”，四個用戶“唐僧、八戒、悟凈、悟空”，其中唐僧、八戒、悟凈都對商品產生了行為，而悟空只對商品A做了行為，那么如何給悟空做商品推薦呢特征關系值可以通過用戶的行為數據來做推算，（如：直接購買=5, 商品加購=4, 商品收藏=3, 回訪=2 , 訪問深度=1, 停留時間=-1 , 直接跳失=-5 ），如何具體推算特征關系的分值，這里就不在深講，核心是理解特征關系推薦算法的邏輯例如用戶“唐僧”與“商品A”的匹配計算，相同特征關系數值相乘再求和：0.60.2+0.90.5+0.10.4+0.10.9+0.10.1=0.71用戶用戶“唐僧”對5個商品特征關系匹配計算結果為商品D值最大，說明兩者特征關系最相近，因此就會給用戶推薦商品D：1、特征關系推薦這種推薦算法的邏輯是對用戶先做一個特征關系畫像，再去匹配有此特征關系畫像的商品                

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