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2019-03-15 08:34

  应广大朋友的要求,本人对本篇文章进行一次更新,将推荐系统的底层逻辑和部分算法模型进行整合归纳,由于内容篇幅较长,分为上下两篇,请分别浏览!

  互联网技术的高速发展,给我们带来了十足的便利性,回顾整个互联网的发展历程,从PC时代转移到移动互联网时代,从移动互联网时代转向IOT时代,从IOT时代又即将迈入AI时代,这些飞速发展的背后,其实是数据的采集,传输和处理的大变革。香港买马网站

  而以我们当下为例,移动互联网技术和智能手机的发展,让采集用户数据的能力变得空前强大,无时无刻,无所不在,而一旦拥有这些数据之后全行业的个性化推荐技术变得更加容易实现,不论是今日头条的,还是淘宝美团的,无疑是这个时代的最大受益者。

  不同于个人PC机,手机可以唯一锚定一个具体的自然人,而手机这类私人的专属物品是与其他人很难共用的,那么你手机的型号,在手机上的浏览、交易等行为数据,就具有了极高的分析价值。

  从电商平台的角度来讲,个性化推荐技术的本质是将当前最有可能成交的产品优先推荐给消费者,使流量得到更加充分的利用,最大限度的提高效率。而推荐技术也随着用户个人数据的不断丰富,在逐渐升级,从最基础的千人一面,慢慢演化到千人千面,下面我就沿着这个演化史给大家具体介绍一下相关的推荐逻辑和模型算法。

  对于某一个商品来说,这是一种替代性的推荐方式,也即用户不想买它的时候,还可以有其他的选择。就比如说用户正在浏览一个斯伯丁的篮球,看完描述之后发现不是自己理想的款式,规格材质不太对,但是在这个单品下方,出现了一个同类型的耐磨材质的篮球,OK!那么这个用户可能就会把这个推荐的篮球带回家。

  这个例子中仅仅是依据商品的分类进行推荐,当然我们还可以根据实际情况加入商品的更多基础属性进行加权取值,算最后得分来进行推荐。

  也就是选取商品的某些属性,并且针对各种属性的对于用户选择的重要性进行一个主观的评估,然后赋上权值,进行累加计算,得出每种商品和其他商品的相似性,案例如下:

  水杯类目中选择三个属性【材质】【样式】【颜色】,其中【材质】重要等级为3,【样式】重要等级为2,【颜色】重要等级为1

  那么之后我们就可以在A商品之后,推荐这个相似度分数比较高的其他同类目下的商品了。

  根据商品最终在订单中出现的概率来判断商品间的相关性,目前还可以依赖于其他几个维度来参考一同做判断(被同时浏览的几率,被同时加入购物车的几率,被同时购买的几率),以下采取订单中是否通知购买来算法模型,简单解释一下就是想买A的人还可能想买C。

  难度较大的是从一个销售记录集中计算所有商品两两/三三之间的关联性,以下范例以两个商品之间的关联性来。

  那么根据相关度算法,先从所有订单中找出包含A商品的订单个数N1,然后再查询A的所有订单中出现B的个数N2,则置信度X=N2/N1。

  总订单为3000单,其中包含A的订单有1200单,B的订单800单,C的订单1500单,D的订单600单,E的订单 1000单

  A的1200单中(包含B的有300单,包含C的有600单,包含D的有400单,包含E的有200单)

  则C商品对于A的置信度最高,那么就可以优先推荐C商品,买了A商品的人最有可能还去买C,其实通常情况下,我们不可能仅仅单独看置信度这一个指标,三个指标都需要综合起来看,提升度大于1,具有强置信度(30%以上)和较高支持度(10%)的规则可以认为是比较合理靠谱的规则,计算其它2个指标的值就不在此赘述了。

  用户注册和后期行为过程中系统可以收集分析出一些固定数据,这类数据是长期稳定的,可以刻画成一些人群特征,我们俗称标签,而整个推荐系统中最牛的,也在于标签的大范围深度应用,其中基础标签可能就是年龄标签、性别、收入范围、兴趣爱好、星座、生活区域等,那么标签完全相同的这一类人就极有可能有相同的喜好(一般还会把行为加入一起来判断相似性)

  比如一个用户的标签组成为:20—35之间、女性、低收入人群、爱宠人士、双鱼座……,最近刚好购买了一袋X品牌的狗粮,那么则另外一个标签与她相符的人,也可能在某个时间段产生这个需求。

  比如在电商的场景下,常见的用户行为就会有搜索、浏览、咨询、加购、支付、收藏、评价、分享等等,那么通过记录这些用户行为数据,我们就可以对应进行推荐了。

  对于一个新注册的买家来购物,这时候大部分数据都全无,咋办?因为这个买家除了具备一些基本的人群属性外,购物行为和购物偏好方面是空的。好,这时候我们可以根据他搜索的关键词来进行推荐,依据搜索同样关键词的其他用户最后达成的商品成交概率来进行合理推荐。

  举个例子:如连衣裙这个产品,在风格上有韩版的、欧美的、田园风格的等等。那么搜索引擎通过分析以前搜索“连衣裙”这个关键词的其他消费者,发现70%以上的消费者最终都购买了“韩版”的,那么韩版就是一个高概率成交风格。所以,展现这一类型的商品在这个新用户面前的。

  对于淘宝这种大型系统来说,在整个网站中和app中的所有浏览记录的时间脉络,它是全部有记录,完全能够做到判断你在何时看到什么商品,同时浏览的行为背后即代表这关注,表明用户对此商品感兴趣,那么我们完全可以根据这一类商品的相似度进行关联推荐,用户所有浏览行为都是商品推荐的重要依据。

  举个例子:每次你搜索并且看完一些宝贝后,关闭淘宝,过一段时间再打开淘宝,你就可以看到在“猜你喜欢”模块中出现之前浏览过的同类商品。

  其实这是很好理解的,因为你已经购买了,所以这证明了你对产品的认可,甚至是对这个店铺的认可,尤其是在一些比如说衣服、视频、鞋子、宠物用品等复购率较高的商品中。如果你在这个店铺里面买过,那么你在搜索相关的关键词的时候,这个店铺符合要求的商品就会被优先展现(尤其是新上架的商品),方式是:购买过的店铺。

  举个例子:淘宝中,你收藏的店铺、浏览过的店铺等等,都会以一种强个性化的方式得到优先推荐,而且还会给你添上标签“购买过的店铺”。在绝大多数类目里面,这种最高级别的推荐都常明显的。

  基于用户的协同过滤(user-based CF),通过用户对不同类型的商品的喜好度进行评分,然后根据每类商品的喜好度评分构建一个向量,使用余弦公式有来评测用户之间喜好度的相似性,基于此将其他相似用户非常喜欢而该用户还没有了解的产品进行推荐。这部分推荐本质上是给用户推荐其他相似用户喜欢的内容,一句话概括:和你类似的人也喜欢这些商品。

  那么在系统中加入埋点,产生用户行为数据之后,我们将可以获得用户关于某类商品的喜好度具体分值,加权平均后分值区间为【0,13】

  :对食品的喜好度为3,对家居的喜好度为1,对玩具的喜好度为4,对图书的喜好度为5,对游戏的喜好度为0,用户A可以用向量表示为

  :对食品的喜好度为3,对家居的喜好度为4,对玩具的喜好度为5,对图书的喜好度为0,对游戏的喜好正版资料一二三份度为2,用户A可以用向量表示为

  接下来就要使用的【余弦函数】了,这边要和大家解释一下向量的概念(可能很多人高中数学已经忘记了),向量是空间中带箭头的线个向量之间的夹角越小,表明它们的相似度越相近,多个属性的向量表示为

  余弦值的值域在【-1,1】之间,0表示完全垂直90°,-1表示夹角180°,1表示夹角为0°,系数越靠近1,向量夹角越小,两件商品的相关性越高,。就刚才用户A和用户B的例子而言,我们可以知道他们的相似度为:

  那么根据这个余弦值的结果,我们会发现用户A和B在商品的喜好度上是比较相似的,所以在给A推荐商品时,我们就可以依照B喜欢的而A却从未浏览过的商品进行推荐,或者是其他B喜欢的商品等。

  目前大部分推荐都是多重算法结合的,以上介绍为了逻辑清晰,所以都是单一说明,没有进行组合,而现实中可能会依据相同标签相似喜好度的人推荐同类型的产品等,接下来的【下篇】,我会重点为大家介绍关于区别于给用户标签化的推荐方法,更高阶的是给商品、服务、店铺等全方位的标签化,同时还会介绍到标签的标签,比如标签的场景失效,标签的热度衰减等!

  作者:囧囧有神,某上市公司产品经理,Team Leader。7年互联网经验。

  商品A和商品A的相似度是8,怎么算出来的呢?我怎么算出来的是6??求解惑解惑,症产品伤不起

  您好,请问那个加权累加后,是推荐B商品呢还是推荐C商品呢,从表格我看不大出来诶

  赞!想请教您几个问题:1淘宝现在在运用千人十面的时候 还是主要是通过行为数据 而非 用户基本信息吧?(毕竟都没有要求用户填写太多人口统计信息以及兴趣标签) 2千人千面的内容是在下篇里么,啥时候能出。。

  其实已经有你的人口信息了,只是你不知道而已的,是很度的,像淘宝和腾讯这样的大公司每个人身上挂几百个标签太正常不过了。下篇大概会在明年第一季度发布~因为最近在忙起点学院的课程【产品演化论】

  想请教您一些问题,在用户行为权值那里,搜索一次和搜索多次也是不太一样的诶。用统一的权值是不是有点模糊?

  作者您好,我现在也在做有关社交APP的用户内容推荐,能不能加您微信,跟您探讨一下推荐系统的流程,以及迭代优化呢?

  期待更多关于算法和模型的内容,另外有关用户画像中的标签,确实如前面所有,是需要扩展到预测层面的,希望这方面也讲一讲,谢谢啦

  请教一下文中这句话 “那么搜索引擎通过分析以前搜索“连衣裙”这个关键词的消费者” 是什么意思呢?分析新用户以前搜索的内容是指用户在其它app上的搜索行为吗?

  都不是,是在当前APP中其他搜索连衣裙的用户最终购买了什么产品,来进行推荐,比如搜索连衣裙的人有100个,最终有70%的人都买了标题为 【韩版碎花连衣裙】的这个商品,因为这个商品的率,成交率高,所以我就把这个产品推荐给新来的顾客,因为又70%的概率她也可能喜欢这个

  最近在做淘宝导购类产品的用户画像和推荐系统,用户量挺大(日UV百万+),但是用户在我们产品上的行为很少,只有点击特彩吧免费资料浏览,其他全部跳转到淘宝,这种情况下如何做好推荐系统呢

  可以根据 进入页面的时间和跳出页面的时间 用户的浏览时长 来判断 主题页面是否对客户有吸引力 同时发生点击 跳转 就代表 可以看看是哪一类人群 点击的哪一类商品 从这方面去考虑

  个性化推荐算法比你说的要复杂多,文章很浅,如果能用算法的知识去分析个性化推荐,那是极好的。

  嗯 好的 因为这一篇主要还是讲逻辑层面的内容 我之后把每一个的算法也给大家简单说说 后续这篇文章给更新更新 欢迎关注

  这个就是有点用户画像细分的感觉,广告上说的是精准数字营销,技术上就是相似度匹配推荐,根据用户特征去预判用户需求,实现精准的营销与推荐。

  是的可以这么去理解的,技术是为商业服务的,你把前台需求和后端技术支撑理清楚之后,这个千人千面也就不难理解了

  会考虑,但是大部分加了LBS定位的这些电商系统里面考虑较少,反而O2O和新零售的系统会极度调高这方面的权重,收货信息也可以帮助分析出用户的一些人群画像,比如一个人包含多个收货地址,公司和家庭的,那么这个人的工作类型,收入范围,家庭收入等等其实是可以预测出来,这个是后续了的,最主要是了解的出行半径之后,可以做很多事情,这个不详说了,有兴趣可以加我

  这种推荐机制优先级是如何判定的?比如我计划买手机,类似这种消费频率比较低的产品,在一段时间内多次浏览此类产品,购买后(很长时间都不会再买),这时的系统推荐依旧是根据我之前的浏览习惯所推荐的手机。还是说根据用户整个购买记录和浏览习惯(注册账号时至今),来推荐一些消费频率大的产品。。。。问的有些业余多包涵😬

  这个平台会根据每个品类的消费周期进行动态调节,比如所有人在购买洗衣粉的频率为30天,那你在购买之后,一般在这个时间范围内就不会再次推荐了,除非你可能最近又开始疯狂浏览手机,提高这类产品的偏好度,那系统可能会给你推荐一些

  1. 需要细分推荐的维度:比如说:a.有些产品只是适用购买一次(或者在一段时间内只买一次即可,如大型家电),那么此时就不应该再次推荐这些东西。需要建立一个共生性的推荐模块,也就是常讲的“买了一个东西后,接下来针对这个东西可能会用到的东西”;b.同一个风格的产品不是推荐得越多越好,因为用户在成长,价值观也可能是发生改变的,一成不变的风格会造成审美疲劳(扎克伯格的穿衣风格那只是特例)。作为平台有推荐给用户更多可能性的产品的义务,而不是一味让用户陷入呆板乏味的中,更不能让生硬的标签决定了用户的所有;

  2. 推荐还应该智能化:当前的推荐更多的是依赖用户的操作行为所决定的,但当获取到用户信息情况比较少的情况下,那么进行推荐就显得有些捉襟见肘了。归结原因则在于:推荐应该更接近用户。推荐要做的不仅仅是在用户想要的时候进行推荐,还应该具备某种“预知”的能力。结合生活场景和用户特征去进行推荐(天气、交通、社会大事件、工作地点等等可能与用户相关的);

  3. 留给用户更大的空间:推荐归推荐,但不能就绝对认定用户喜欢这个推荐。那么就需要在产品设计得时候留有些回旋的空间。无论是推荐的产品布局的还是频次,都要有一定的克制。

  恩 之后 我会根据您提的 把具体细节的算法透露一些的 理论来说推荐这个其实分为了几个阶段 第一个阶段是千人一面,第二阶段是千人十面,第三阶段是千人百面,终极阶段就是千人千面了。随着标签越来越多,每一个人都会越加真实的在虚拟世界趋近于真实世界的,同时标签本身如果加上的时间和空间维度,这个算法就相当复杂了,也即标签也会时效,在某种情况下该人群就不在拥有此标签了

  是的,我现在每次进去淘宝天猫都是我浏览过的东西,其实我根本不需要了,但是满屏的都是那些,所以基本只能靠搜索了,很无奈

  恩 那是因为还没有做到更加深度的程度去 淘宝也不是万能的 有些东西还在逐步优化中 底层的核心思想就是要更懂用户 甚至比用户还懂用户

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