1 阿里移动推荐算法 SecRet;WeaPon
推荐系统的常用算法原理和实现
推荐系统的常用算法原理和实现推荐系统是将用户的兴趣和需求与商品或服务进行匹配，帮助用户发现他们可能感兴趣的内容。
在实践中，推荐系统使用各种不同的算法来实现这一目标。
以下是一些常见的推荐系统算法原理和实现的介绍。
1. 协同过滤算法（Collaborative Filtering）协同过滤算法是推荐系统中最常见的算法之一、它基于用户和物品之间的关联性来进行推荐。
协同过滤算法可以分为两类：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
基于用户的协同过滤是通过找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后将他们的喜好推荐给目标用户。
基于物品的协同过滤则是找到与目标物品相似的其他物品，并将这些相似物品推荐给目标用户。
2. 基于内容的推荐算法（Content-based Filtering）基于内容的推荐算法是根据用户对物品的历史行为和物品的特征信息来进行推荐。
该算法通过比较用户的兴趣和物品的特征来决定哪些物品是相似的，并推荐相似的物品给用户。
例如，如果一个用户喜欢电影A，基于内容的推荐算法可以找到其他电影，这些电影的类型，演员或导演与电影A相似，然后将这些相似的电影推荐给用户。
3. 矩阵分解算法（Matrix Factorization）矩阵分解算法是一种通过将用户-物品关联矩阵分解为两个低秩矩阵来进行推荐的算法。
通过低秩矩阵的分解，可以发现用户和物品之间的隐含特征，从而预测用户对未知物品的评分。
矩阵分解算法的一个典型应用是在电影推荐系统中，根据用户的评分数据，将用户和电影关联矩阵分解为用户-隐含特征矩阵和电影-隐含特征矩阵。
4. 多臂赌博机算法（Multi-Armed Bandit）多臂赌博机算法是一种用于在线推荐系统中的算法。
它基于动态调整推荐策略，根据用户的反馈来优化推荐结果。
多臂赌博机算法类似于一个赌博机，每个臂代表一种推荐策略，根据用户的反馈进行调整。
如果其中一种策略获得了较好的反馈，系统将更多地使用该策略进行推荐；如果其中一种策略获得了较差的反馈，系统将减少该策略的使用。
推荐算法介绍范文
推荐算法介绍范文推荐算法是一种可以根据用户的兴趣、偏好和行为历史等信息来给用户推荐个性化内容的算法。
随着互联网的发展和信息爆炸的时代，推荐算法在电子商务、社交网络、新闻媒体等领域得到了广泛的应用。
本文将介绍几种常见的推荐算法，包括协同过滤、基于内容的推荐、深度学习推荐算法以及混合推荐算法。
1.协同过滤协同过滤算法是一种常见的推荐算法，它基于用户与物品之间的关系进行推荐。
协同过滤算法分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种。
基于用户的协同过滤算法通过找到与目标用户兴趣相似的其他用户来进行推荐；而基于物品的协同过滤算法则根据用户与物品的历史行为来找到相似的物品进行推荐。
协同过滤算法的优点是简单有效，但是也存在冷启动问题和稀疏性的挑战。
2.基于内容的推荐基于内容的推荐算法通过分析物品的属性和用户的偏好来进行推荐。
该算法首先通过对物品的内容进行特征提取，然后根据用户的历史行为和个人偏好来进行匹配和推荐。
基于内容的推荐算法适用于物品有丰富属性信息的场景，比如电影、音乐等。
它的优点是能够推荐与用户兴趣相符的物品，但是也存在信息过载和相似性问题。
3.深度学习推荐算法深度学习推荐算法是近年来兴起的一种推荐算法，它通过建立深度神经网络模型来进行推荐。
深度学习推荐算法的优点是能够自动学习高级特征和复杂模式，从而提高推荐的准确性和效果。
常用的深度学习推荐算法包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
深度学习推荐算法在处理大规模数据和复杂场景时表现出了很好的性能，但是也需要大量的数据和计算资源。
4.混合推荐算法混合推荐算法是将多种不同的推荐算法结合起来进行推荐的一种方法。
它可以综合多种算法的优点，从而提高推荐的准确性和覆盖率。
混合推荐算法可以通过加权融合、级联串联和并行多样性等方式进行实现。
混合推荐算法适用于大规模、复杂和多样化的推荐场景，能够满足不同用户的个性化需求。
综上所述，推荐算法是一种针对个性化推荐的方法，它可以根据用户的兴趣、偏好和行为历史等信息来进行个性化的推荐。
推荐算法知识点总结
推荐算法知识点总结一、引言随着互联网的快速发展和信息爆炸式增长，人们已经不再满足于 passively 接收信息，而是希望能够获取到更符合个人兴趣和需求的信息。
因此，推荐算法作为一种能够帮助用户发现个性化信息的技术手段，已经成为了各大互联网平台和电商企业的核心竞争力之一。
本文就推荐算法的基本原理、常用技术以及发展趋势做一些简要总结。
二、推荐算法的基本原理1. 推荐算法的定义推荐算法，顾名思义就是指能够根据用户的历史行为和兴趣，为其自动化生成个性化的信息列表的技术。
这些信息可以是商品、信息、音乐、视频等，根植于用户个性化需求，从而帮助其发现感兴趣的内容。
2. 推荐算法的分类推荐算法通常可以分为三个大类：基于内容的推荐算法（Content-based recommendation）、协同过滤推荐算法（Collaborative filtering recommendation）和混合推荐算法（Hybrid recommendation）。
其中，基于内容的推荐算法是根据用户对商品的行为和历史评价来推荐相似的商品，协同过滤推荐算法则是根据用户的历史行为和偏好来找到与其兴趣相似的用户，从而向其推荐产品。
3. 推荐算法的核心原理推荐算法的核心原理在于挖掘用户的兴趣模式和行为特征，找到与之相似的用户或商品，从而向其推荐个性化的信息。
基于内容的推荐算法会将用户的行为和偏好与商品的内容联系起来，从而帮助用户发现更符合其兴趣的产品。
协同过滤推荐算法则是基于用户和商品之间的相似性，将用户的兴趣扩展到其他用户和商品，找到与之相似的用户或商品，从而帮助用户发现新的内容。
三、推荐算法的常用技术1. 基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法是根据用户对商品的行为和历史评价来推荐相似的商品。
其核心技术是利用机器学习和自然语言处理技术从商品的内容特征中提取有用信息，从而构建用户和商品的兴趣模型。
2. 协同过滤推荐算法协同过滤推荐算法是根据用户的历史行为和偏好来找到与其兴趣相似的用户，从而向其推荐产品。
推荐系统算法的代码实现原理解析
推荐系统算法的代码实现原理解析随着互联网的发展,推荐系统（Recommendation System）在各个领域中变得越来越重要，无论是电商平台、音乐推荐、视频推荐，还是新闻推荐，都需要一个高效的推荐系统来为用户提供有价值的个性化推荐。
推荐系统的本质是通过分析用户的历史行为和兴趣，将最相关的物品或信息推荐给用户。
在推荐系统中，有多种算法可以实现推荐功能，常见的包括基于内容的推荐、协同过滤、矩阵分解和深度学习等。
下面将逐一分析这些算法的代码实现原理。
1.基于内容的推荐算法（Content-Based Recommendation Algorithm）：这种算法通过分析物品的内容特征来推荐相似的物品给用户。
其实现原理是通过使用自然语言处理（NLP）和文本挖掘技术来提取物品的关键词或特征，并根据用户的历史行为匹配相似的物品。
2.协同过滤算法（Collaborative Filtering Algorithm）：这种算法通过分析用户和物品的历史行为来进行推荐，其实现原理可以分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
基于用户的协同过滤是通过计算用户与其他用户之间的相似度，然后根据相似用户的行为来为目标用户进行推荐。
基于物品的协同过滤是通过计算物品与其他物品之间的相似度，然后根据用户对相似物品的行为来进行推荐。
3.矩阵分解算法（Matrix Factorization Algorithm）：这种算法将用户和物品的历史行为构建成一个矩阵，然后通过矩阵分解的方法，将矩阵分解为两个低维矩阵的乘积，从而得到用户和物品的特征向量。
通过计算用户和物品的特征向量之间的相似度，可以为用户进行推荐。
4.深度学习算法（Deep Learning Algorithm）：这种算法是近年来推荐系统中的热门算法之一，它通过使用多层神经网络来学习用户和物品的隐藏表示。
深度学习算法广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域，并且在推荐系统中已取得了很好的效果。
算法推荐的技术原理有哪些
算法推荐的技术原理有哪些
在算法推荐中，有几种常见的技术原理。
以下是其中一些：
1. 协同过滤（Collaborative Filtering）：这是一种经典的推荐算法，根据用户的历史行为与其他用户的行为进行比较，推荐类似兴趣的物品。
2. 基于内容的推荐（Content-based Recommendation）：这种方法根据物品的特征和用户的偏好，将相似的物品推荐给用户。
它使用物品的特征向量和用户的偏好向量进行匹配。
3. 基于矩阵分解的推荐（Matrix Factorization）：这种方法将用户与物品的评分矩阵分解成两个低维矩阵，通过矩阵乘法来预测评分，并进行推荐。
4. 聚类算法（Clustering）：聚类算法可以将用户或物品分成不同的群组，然后为每个群组提供推荐。
这种方法可以帮助识别相似的用户或物品，并根据这些群组进行推荐。
5. 基于图的推荐（Graph-based Recommendation）：这种方法使用图结构来表示用户和物品之间的关系，并根据图中的路径和连接性进行推荐。
6. 深度学习（Deep Learning）：深度学习模型可以通过学习用户和物品之间的复杂关系来进行推荐。
这些模型可以从大量的数据中抽取特征，并预测用户的兴
趣。
7. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习可以用于对推荐系统进行优化。
通过与用户进行交互，系统可以通过试错来学习并提供更好的推荐。
请注意，不同的技术原理可以结合使用，以提高推荐效果。
阿里云移动推送 App SDK 手册说明书
--App SDK 手册Android SDK手册使用前必读：移动推送名词解释&约束1. 创建应用到阿里云移动推送控制台创建应用，应用创建完成以后，进入移动推送相关模块进行设置，具体操作请参见 创建APP 。
在应用中完成应用配置，请注意PackageName务必和App的包名一致，否则推送将无法正确初始化。
【注意】使用Gradle构建App时，PackageName的查看：查看AndroidManifest.xml中根元素package属性；查看工程build.gradle中applicationId设置，默认AndroidManifest.xml中的package属性保持一致，如果不一致，以applicationId为准。
2. SDK下载和集成2.1 SDK下载2.2 SDK目录结构OneSDK|-- AndroidManifest.xml|-- build.gradle|-- libs--2.3 SDK集成：请在工程中添加android-support-v4.jar支持包（v2.3.0以上），关于v4支持包的说明请参考：https:///topic/libraries/support-library/features.html#v4；手动拷贝下载SDK中的libs目录，手动拷贝后需要在APP工程的build.gradle中配置jniLibs的目录：3. 配置AndroidManifest.xml3.1 appkey和appsecret配置com.alibaba.app.appkey和com.alibaba.app.appsecret为您App的对应信息，在推送控制台APP列表页的应用证书中获取。
| |-- armeabi| | |-- libcocklogic.so -网络连接库及幽灵进程的辅助lib| | |-- libtnet.so| |-- armeabi-v7a| | |-- libcocklogic.so| | |-- libtnet.so| |-- arm64-v8a| | |-- libcocklogic.so| | |-- libtnet.so| |-- x86| | |-- libcocklogic.so| | |-- libtnet.so| |-- arm64| | |-- libcocklogic.so| | |-- libtnet.so| |-- alicloud-android-push-sdk.jar -移动推送主功能包| |-- alisdk-ut.jar -UT基础包| |-- utdid4all.jar -设备Id生成包|-- project.properties|-- srcandroid {...sourceSets {main {jniLibs.srcDirs = ['libs']}}}<meta-data android:name="com.alibaba.app.appkey" android:value="*****"/> <!-- 请填写你自己的- appKey --><meta-data android:name="com.alibaba.app.appsecret" android:value="****"/> <!-- 请填写你自己的appSecret -->--3.2 Permission 的配置将以下uses-permission片段拷贝进你manifest中的Permission申明区域中：3.3 Service 的配置将以下service片段拷贝进你Manifest中的service申明区域中：<!--阿里移动推送相关权限--><!--Android 6.0版本可去除，用于选举信息（通道复用）的同步--><uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SETTINGS" /><!--进行网络访问和网络状态监控相关的权限声明--><uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" /><uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE" /><uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_WIFI_STATE" /><!--允许对sd卡进行读写操作--><uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" /><!--网络库使用，当网络操作时需要确保事务完成不被杀掉--><uses-permission android:name="android.permission.WAKE_LOCK" /><!--用于读取手机硬件信息等，用于机型过滤--><uses-permission android:name="android.permission.READ_PHONE_STATE" /><!--选举使用，当应用有删除或者更新时需要重新选举，复用推送通道--><uses-permission android:name="android.permission.BROADCAST_PACKAGE_CHANGED" /><uses-permission android:name="android.permission.BROADCAST_PACKAGE_REPLACED" /><uses-permission android:name="android.permission.RESTART_PACKAGES" /><!--补偿通道小米PUSH使用，不用可去除--><uses-permission android:name="android.permission.GET_TASKS" /><!--补偿通道GCM使用，不使用可去除--><uses-permission android:name="android.permission.GET_ACCOUNTS" /><!--允许监听启动完成事件--><uses-permission android:name="android.permission.RECEIVE_BOOT_COMPLETED" /><!--允许访问震动器--><uses-permission android:name="android.permission.VIBRATE" /><!-- 通道保持服务 --><service android:name="com.alibaba.sdk.android.push.ChannelService"android:exported="true" android:process=":channel"><intent-filter><action android:name="com.taobao.accs.intent.action.SERVICE"/></intent-filter><intent-filter><action android:name="org.agoo.android.intent.action.PING_V4" /><category android:name="taobao" /></intent-filter></service><!-- 消息接收服务 --><service android:name="com.alibaba.sdk.android.push.MsgService"android:exported="false"><intent-filter><action android:name="com.taobao.accs.intent.action.RECEIVE" /></intent-filter>3.4 Receiver 的配置将以下receiver片段拷贝进你manifest中的receiver申明区域中：4. Proguard配置 <intent-filter><action android:name="com.alibaba.sdk.android.push.NOTIFY_ACTION" /></intent-filter></service><!-- 连接心跳保持监听器 --><receiver android:name="anet.channel.heartbeat.HeartbeatManager$Receiver" ><intent-filter><action android:name="MAND" /></intent-filter></receiver><!--消息接收监听器--><receiver android:name="com.alibaba.sdk.android.push.MessageReceiver"><intent-filter><action android:name="com.alibaba.push2.action.NOTIFICATION_OPENED"/></intent-filter><intent-filter><action android:name="com.alibaba.push2.action.NOTIFICATION_REMOVED"/></intent-filter><intent-filter><action android:name="MAND" /></intent-filter><intent-filter><action android:name="MAND" /></intent-filter><intent-filter><action android:name="org.agoo.android.intent.action.RECEIVE" /></intent-filter><intent-filter><action android:name=".conn.CONNECTIVITY_CHANGE" /></intent-filter><intent-filter><action android:name="ER_PRESENT" /></intent-filter><intent-filter><action android:name="android.intent.action.BOOT_COMPLETED"/></intent-filter><intent-filter><action android:name="android.intent.action.PACKAGE_REMOVED"/><data android:scheme="package"/></intent-filter></receiver>5. 在应用中注册和启动移动推送首先通过PushServiceFactory获取到CloudPushService，然后调用register()初始化并注册云推送通道，并确保Application上下文中进行初始化工作。
推荐算法的工作原理
推荐算法的工作原理推荐算法是一种通过分析用户行为和商品信息，为用户提供个性化推荐的技术。
随着互联网的快速发展，人们在浏览商品、阅读新闻、观看视频等方面面临了日益增长的选择困难，推荐算法的出现为用户提供了解决方案。
本文将介绍几种常见的推荐算法，并探讨它们的工作原理。
一、协同过滤算法协同过滤算法是最早也是应用最为广泛的推荐算法之一。
该算法主要有两种实现方式：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
1. 基于用户的协同过滤基于用户的协同过滤算法主要通过分析用户之间的相似性来进行推荐。
它基于这样一个假设：如果两个用户在过去的行为中有相似的喜好，那么他们在未来的行为中也可能有相似的喜好。
具体来说，该算法首先构建一个用户行为矩阵，记录用户对不同商品的评分或点击行为。
然后通过计算用户之间的相似度（如余弦相似度、皮尔逊相似度等），找出与目标用户最相似的一组用户，根据这些相似用户的行为，为目标用户推荐商品。
2. 基于物品的协同过滤与基于用户的协同过滤不同，基于物品的协同过滤更侧重于分析商品之间的相似性。
其核心思想是，如果用户喜欢某个商品，那么他们也可能喜欢与该商品相似的其他商品。
该算法首先构建一个物品之间的相似度矩阵，通过计算商品之间的相似度（如余弦相似度、杰卡德相似度等），找出与目标商品最相似的一组商品，然后根据这些相似商品的流行度和目标用户的行为进行推荐。
二、内容过滤算法内容过滤算法是一种基于物品的推荐算法，它主要通过分析商品的特征和用户的兴趣来进行推荐。
与协同过滤算法不同，内容过滤算法更注重对商品本身的理解和分析。
该算法首先构建一个商品的特征向量，例如通过提取商品的关键词、描述、标签等。
然后根据用户的兴趣偏好，计算用户对不同特征的权重，通过加权计算，为用户推荐与其兴趣最为匹配的商品。
三、深度学习算法随着深度学习的快速发展，越来越多的推荐系统开始采用深度学习算法进行推荐。
深度学习算法能够从大量的数据中学习到隐藏的特征和模式，提高推荐的准确性和个性化水平。
阿里巴巴移动营销策划方案
阿里巴巴移动营销策划方案一、项目概述随着移动互联网的迅速发展，移动营销已成为企业营销策略中不可或缺的一部分。
阿里巴巴作为中国最大的电商平台之一，拥有庞大的用户群体和丰富的产品资源，通过优化移动营销策略，可以进一步提升品牌知名度、扩大市场份额、增加用户活跃度和增强用户粘性。
本项目旨在通过分析阿里巴巴目前的移动营销现状，制定相应的策略和方案，以促进阿里巴巴的移动营销效果和用户体验。
二、目标市场分析阿里巴巴的目标市场主要包括中国及国际市场中的互联网用户、移动用户、线上消费者等。
1. 互联网用户：随着中国互联网普及率的提高，互联网用户数量逐年增加，成为阿里巴巴主要的目标市场。
根据数据显示，截至2021年底，中国互联网用户规模达到9.29亿人，互联网渗透率达到66.6%。
2. 移动用户：移动互联网的普及进一步扩大了阿里巴巴的目标市场。
根据数据显示，截至2021年底，中国移动用户数量达到9.35亿人，移动互联网渗透率达到66.8%。
3. 线上消费者：随着电商的兴起，越来越多的消费者选择在线购物。
根据数据显示，中国线上零售交易额在2021年达到11.8万亿元，同比增长18.2%。
三、现状分析目前，阿里巴巴已经在移动营销方面取得了一定的成绩，但也存在以下问题：1. 广告覆盖面不足：阿里巴巴的广告覆盖面相对较窄，主要局限于搜索引擎和社交媒体平台。
这导致了广告曝光率有限，影响了品牌的知名度和用户的认知。
2. 用户粘性不强：阿里巴巴的用户粘性相对较低，用户容易流失，难以形成长期、稳定的消费习惯。
3. 社交化营销不足：阿里巴巴对社交化营销的投入不够，无法完全满足用户对社交化、个性化购物体验的需求。
四、策略与实施方案基于对目标市场和现状的分析，我们制定了以下策略和实施方案，以提升阿里巴巴的移动营销效果和用户体验。
1. 扩大广告覆盖面- 加大线上广告投放：在阿里巴巴自有平台、搜索引擎、社交媒体等渠道增加广告投放，提高品牌曝光率和知名度。
物品推荐算法的改进及应用
物品推荐算法的改进及应用随着互联网的发展和智能技术的革命，我们的生活变得越来越方便和智能化。
互联网的大数据和人工智能技术促进了商业模式的变革，推动了以智能为核心的新型经济和新型消费模式的发展。
在这其中，毋庸置疑的，物品推荐算法在智能商业模式中起到了至关重要的作用。
本文将从物品推荐算法的现状入手，探讨如何改善和应用这一算法。
一、物品推荐算法现状物品推荐算法目的是通过对海量数据的处理和分析，为用户提供个性化推荐，以达到更好的商业效益。
目前主流的物品推荐算法可以分为如下几种：1.基于内容的算法（Content-based Recommendation）基于内容的方式是通过用户过去的喜好和物品的相关信息来进行推荐。
例如，对于一名爱好音乐的用户，可以根据他之前收听的歌曲类型和风格，推荐更符合他口味的音乐。
2.协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）协同过滤算法是通过分析用户的行为和兴趣，寻找和他相似的其他用户，然后推荐相似用户喜欢的物品。
例如，如果有一个群体中的所有人都喜欢某些电影或书籍，那么这个群体中的其他人也可能会喜欢这些电影或书籍。
3.混合推荐算法（Hybrid Recommendation）混合推荐算法则结合了以上两种算法，同时考虑用户的基本信息和行为数据，以及物品本身的内容信息，进行个性化推荐。
以上三种算法，在实际应用中的表现各有千秋。
在推荐准确度、计算效率、稳定性等方面都存在着不同的优缺点。
二、物品推荐算法如何改进尽管以上算法都各有优劣，但仍然存在着许多需要改进的方面。
我们可以采取以下措施来优化物品推荐算法：1.加入用户行为转化率因素基于用户行为的算法依赖于用户的历史喜好和行为。
但是，有时用户的喜好会随着时间的推移而发生改变。
所以，在进行个性化推荐时，为了更准确地体现用户行为的变化，我们可以加入用户行为转化率这一因素。
这个指标可以反映用户行为的动态变化，使得推荐系统可以更为准确地预测用户兴趣的演变趋势。
电子商务平台中的推荐算法使用教程
电子商务平台中的推荐算法使用教程推荐算法是电子商务平台中非常重要的一项技术，它通过分析用户的历史行为和偏好，给用户推荐他们可能感兴趣的商品或服务，从而提高用户的购物体验和平台的转化率。
在本文中，将为你详细介绍电子商务平台中的推荐算法使用教程，帮助你了解推荐算法的原理和应用。
一、推荐算法的原理推荐算法的核心原理是基于用户的历史行为和偏好，通过计算相似性或建立潜在模型来预测用户的未知兴趣点，并根据预测结果给用户进行个性化推荐。
常见的推荐算法包括协同过滤算法、内容推荐算法和混合推荐算法。
1. 协同过滤算法协同过滤算法是基于用户对商品或服务的评分数据进行推荐的一种方法。
它分为基于用户和基于物品的协同过滤算法。
基于用户的协同过滤算法通过计算用户之间的相似性来推荐用户之间的兴趣。
基于物品的协同过滤算法则是通过计算物品之间的相似性来推荐相似的物品。
2. 内容推荐算法内容推荐算法主要基于对物品的特征进行推荐。
它通过对物品的关键属性进行分析，将用户的历史行为与物品的特征进行匹配，从而进行推荐。
内容推荐算法可以帮助用户发现和推荐与他们过去兴趣相关的新物品。
3. 混合推荐算法混合推荐算法结合了协同过滤算法和内容推荐算法的优点，使用两种或多种算法进行推荐。
通过综合不同算法的推荐结果，可以获得更准确和个性化的推荐结果。
二、推荐算法在电子商务平台中的应用推荐算法在电子商务平台中有着广泛的应用。
它可以帮助电子商务平台提高用户的浏览和购买转化率，同时也能够增加平台的收入。
1. 商品推荐在电子商务平台中，推荐算法可以根据用户的历史浏览和购买记录，推荐与用户兴趣相关的商品。
通过推荐用户可能感兴趣的商品，可以提高用户的购买意愿和平台的销售量。
2. 个性化搜索推荐算法可以通过用户的历史行为和兴趣，对搜索结果进行个性化推荐。
根据用户的搜索关键词和历史记录，推荐与用户兴趣相关的搜索结果，提高用户的搜索体验和搜索效果。
3. 用户推荐推荐算法可以帮助电子商务平台发现用户之间的相似性和关联性，从而对用户进行个性化推荐。
移动应用开发中的个性化推荐算法有哪些
移动应用开发中的个性化推荐算法有哪些一、关键信息项1、个性化推荐算法的类型协同过滤算法基于内容的推荐算法混合推荐算法基于深度学习的推荐算法2、算法的工作原理协同过滤算法的相似性计算基于内容的推荐算法的特征提取混合推荐算法的融合方式基于深度学习的推荐算法的神经网络结构3、算法的优缺点协同过滤算法的冷启动问题基于内容的推荐算法的过度拟合风险混合推荐算法的复杂性基于深度学习的推荐算法的计算资源需求4、算法的应用场景电商应用新闻资讯应用音乐视频应用社交应用二、个性化推荐算法的类型11 协同过滤算法协同过滤算法是个性化推荐系统中应用最为广泛的算法之一。
它基于用户的历史行为数据，例如购买记录、浏览记录、评分等，来发现用户之间的相似性，并据此为用户推荐与其相似用户感兴趣的物品。
111 基于用户的协同过滤这种方法通过计算不同用户之间的相似度，找到与目标用户相似的其他用户，然后将这些相似用户喜欢但目标用户尚未接触过的物品推荐给目标用户。
112 基于物品的协同过滤基于物品的协同过滤则是计算物品之间的相似度，根据目标用户过去喜欢的物品，推荐与其相似的其他物品。
12 基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法主要依赖于物品的特征信息和用户的偏好信息。
通过对物品的内容进行分析，提取出关键特征，然后与用户的偏好特征进行匹配，从而为用户推荐相关的物品。
121 文本内容分析对于文本类的物品，如文章、书籍等，可以采用自然语言处理技术进行关键词提取、主题建模等操作，以获取物品的特征。
122 多媒体内容分析对于图像、音频、视频等多媒体内容，可以使用图像识别、音频分析等技术来提取特征。
13 混合推荐算法混合推荐算法结合了多种推荐算法的优点，以提高推荐的准确性和多样性。
131 加权混合为不同的推荐算法分配不同的权重，根据权重综合生成推荐结果。
132 切换混合根据不同的场景或条件，选择使用不同的推荐算法。
133 特征组合混合将不同算法提取的特征进行组合，共同用于推荐模型的训练和预测。
阿里搜索方案
阿里搜索方案随着互联网的快速发展，搜索引擎在人们的日常生活中起到了至关重要的作用。
搜索引擎的目标是提供用户满意的搜索结果，而阿里巴巴作为一家全球知名的互联网巨头，也在持续努力改进其搜索方案，以提供更准确、高效的搜索服务。
一、背景介绍阿里巴巴集团是一家专注于电子商务与互联网的跨国企业，旗下拥有包括阿里巴巴国际站、天猫、淘宝等众多知名平台。
由于阿里巴巴海量的商品数据以及多元化的用户需求，搜索引擎对于阿里巴巴来说具有重要意义。
二、阿里搜索方案的特点1. 智能化推荐阿里搜索方案通过利用人工智能技术，为用户提供智能化的搜索推荐服务。
根据用户的搜索历史、兴趣偏好以及行为数据进行分析和学习，从而提供个性化的搜索结果和推荐商品。
用户可在搜索框输入相应的关键词，系统将智能推荐与用户需求相关的商品，提升用户的搜索体验。
2. 语义识别阿里搜索方案在语义识别方面取得了重大突破，可以准确理解用户的搜索意图。
通过对搜索词的分析和处理，将用户的搜索需求与商品的属性和描述相匹配，提供更加准确的搜索结果。
这种语义识别技术的应用有效提高了搜索结果的精准度和相关性。
3. 大数据应用作为全球最大的电子商务公司之一，阿里巴巴拥有庞大的商品数据库和用户数据库。
阿里搜索方案利用强大的大数据分析能力，对用户行为数据和商品信息进行深入研究和分析，从中挖掘出有价值的搜索规律和趋势。
通过将大数据应用到搜索引擎中，可以为用户提供更具参考价值的搜索结果。
4. 快速响应时间阿里搜索方案对搜索结果的快速返回具有强大的技术支持。
通过优化搜索引擎的架构，提高搜索引擎的运行效率，实现快速的搜索响应时间。
不论用户在任何时间、任何地点进行搜索，都可以迅速获得所需信息，提高搜索效率。
三、阿里搜索方案的优势1. 提高用户满意度阿里搜索方案通过个性化推荐、语义识别等技术手段，为用户提供更加准确、个性化的搜索结果。
用户可以更快速地找到所需商品，提高用户购物的满意度和体验。
2. 提升购物效率阿里搜索方案的快速响应时间和准确的搜索结果，有效提升购物效率。
阿里巴巴推荐算法在电商行业的应用研究
阿里巴巴推荐算法在电商行业的应用研究随着互联网技术的不断发展，电商行业已经成为了一个庞大的市场。
无论是企业还是消费者，都需要在繁杂的商品信息中找到合适的产品。
因此，推荐系统作为电商行业中的一个重要组成部分，受到越来越多人的关注。
阿里巴巴是中国最大的电子商务公司之一，其推荐算法也堪称世界领先的代表。
本文将探讨阿里巴巴推荐算法在电商行业中的应用研究，并重点介绍推荐算法中经典的协同过滤和基于内容的推荐算法。
一、推荐算法简介推荐算法是指利用用户的历史行为数据和偏好特征，预测用户对商品或服务的偏好，从而推荐给用户满足其需求的商品或服务。
目前，主流的推荐算法有协同过滤算法、基于内容的推荐算法、混合推荐算法等。
二、阿里巴巴推荐算法概述阿里巴巴推荐算法主要有如下几个特点：1.把每个用户视为一个不同的个体，尽量准确捕捉用户个性化需求。
2.整体架构采用了海量数据分布式存储和计算技术，保证算法的高效性和实时性。
3.将传统的推荐算法与深度学习技术相结合，通过人工智能技术自动提取物品的特征表示，进一步提高算法的准确性。
三、阿里巴巴推荐算法在电商行业中的应用研究1.基于协同过滤的推荐算法协同过滤算法通过分析不同用户的购买行为和偏好，发现用户之间的相似度，将这些相似用户的喜好商品推荐给一个目标用户。
该算法根据用户评过分或曾经购买过的商品，找出与目标用户最相似的K个用户，再找出这K个用户喜欢，但目标用户没有评过分的商品，最终将这些商品推荐给目标用户。
如阿里巴巴的淘宝推荐系统，采用了基于协同过滤算法的推荐技术，用于推荐商品和店铺。
通过用户查看商品和购买商品数据，计算相似度和相关性，得出推荐结果。
与传统推荐系统相比，阿里巴巴推荐算法架构实时性更高，同时采用多个ETL作业、多维度数据埋点、多节奏离线推荐等技术手段，提升算法效率和推荐质量。
2.基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法主要通过分析物品的特征和属性，找出物品之间的相似度，将相似的物品推荐给用户。
数据挖掘之推荐算法入门阿里大数据竞赛参赛经历
推荐算法
➢ 逻辑回归与协同过滤的比较
最主要的一个区别是应用场景不同：逻辑回归针对的是已有交互的物品，而协 同过滤则主要针对没有交互过的物品。
如购物网站的推荐系统， • 逻辑回归可以推荐给用户，其浏览过且较有可能购买的商品； • 协同过滤则可以推荐给用户，其未浏览过但可能感兴趣的商品。
亚马逊的图书推荐主要 使用了协同过滤。
推荐构成：喜欢的歌曲所属专辑的其他曲目；风格类似的曲目。
什么是推荐系统
➢ 电商应用（京东商城）：
《推荐系统实践》的推荐
推荐构成：协同过滤、属性类似的商品。
什么是推荐系统
➢ 推荐系统的本质 通过一定的方式将用户与物品联系起来。
Part 2
阿里巴巴大数据竞赛
阿里巴巴大数据竞赛 7000+参赛队伍，凸显了如今大数据方向的热门
推荐算法
➢ 其他推荐算法： • 随机森林(Logistic regression)
• 支持向量机SVM • 神经网络 • Slope One ......
推荐算法
➢ 总结：
• 介绍了阿里巴巴大数据竞赛的基本情况； • 介绍了两类比较典型的推荐算法：逻辑回归和协同过滤； • 推荐算法的选择和具体应用场景有很大关系，一般也涉及多种推荐算法的
简单粗暴且有效，只要规律找的好，效果还是可以的
推荐算法
➢ 算法1：简单的推测"规律"
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➢ 实现2：设定权值，并计算分值（通过验证集找到较优权值）
W = w1 * click + w2 * is_cart + w3 * is_fav + w4 * 1/days 例如得到一个较有权值: w1 = 0.1, w2 = 0.2, w3 = 0.2, w4 = 0.5
推荐算法的使用技巧
推荐算法的使用技巧在如今的数字时代，推荐算法在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
从购物网站到视频平台，推荐算法帮助我们发现感兴趣的产品、内容和服务。
然而，要想实现一个高效、准确的推荐系统，并不是一件容易的事情。
本文将介绍一些推荐算法的使用技巧，以帮助您提升推荐系统的性能和用户体验。
1. 数据收集和处理要构建一个有效的推荐算法，首先需要收集大量的数据。
这些数据可以来自用户的历史行为、浏览记录、购买记录等。
在收集数据时，要确保数据的质量和完整性，尽量避免数据的缺失和错误。
同时，要对数据进行清洗和预处理，去除噪声和冗余，以提高推荐系统的准确性和效率。
2. 个性化推荐个性化推荐是推荐系统的核心之一。
通过了解用户的兴趣和偏好，推荐系统可以向用户提供与其喜好相符的产品或内容。
为了实现个性化推荐，可以利用用户的历史行为和偏好进行推荐，如购买历史、评分记录等。
另外，还可以分析用户的社交网络和关系，以获取更多关于用户兴趣的信息。
3. 协同过滤推荐协同过滤是一种常用的推荐算法。
它基于用户之间的相似性或项目之间的相似性进行推荐。
通过分析用户之间的行为模式和项目之间的关联关系，协同过滤可以找到相似用户和相似项目，从而为用户推荐合适的产品或内容。
其中，基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤是两种常见的实现方式。
4. 混合推荐策略为了提高推荐系统的准确性和多样性，可以采用混合推荐策略。
混合推荐策略将多种推荐算法进行组合，从而得到更准确、更全面的推荐结果。
可以将基于内容的推荐、协同过滤推荐等算法进行融合，利用不同算法的优势，提高推荐系统的性能和用户满意度。
5. 实时推荐随着用户行为和偏好的变化，推荐系统需要实时更新推荐结果。
通过实时推荐，可以及时了解用户的最新需求和兴趣，从而提供更加准确的推荐。
为了实现实时推荐，可以利用流式计算和实时数据处理技术，及时分析和处理用户的行为数据，并更新推荐结果。
6. 用户反馈和评估用户的反馈和评估对于改进推荐系统至关重要。
电商行业中推荐算法的使用技巧
电商行业中推荐算法的使用技巧随着互联网技术的发展，电商行业迅速崛起并逐渐成为人们日常购物的重要渠道。
然而，电商平台上商品种类繁多，导致用户在搜索和浏览商品时需要花费大量时间。
为了提高用户体验和促进销售，电商平台普遍采用推荐算法来向用户推荐他们可能感兴趣的商品。
本文将介绍电商行业中推荐算法的使用技巧。
一、个性化推荐算法的重要性电商平台的目标是提供个性化服务，使用户能够更快速地找到他们感兴趣的商品。
个性化推荐算法通过分析用户的历史行为、偏好和其他相关因素，将最相关和最吸引用户的商品推荐给他们。
个性化推荐算法的重要性在于提高用户购物体验、增加商品曝光率和促进销售。
二、常见的推荐算法1. 基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法通过分析商品的属性、标签和描述等内容，将相似的商品推荐给用户。
这种算法适合于在准确了解商品特征并且有足够信息的情况下进行推荐。
例如，当用户在搜索某个品牌的手机时，系统可以根据手机的品牌、型号和其他属性推荐其他相似的手机。
2. 协同过滤推荐算法协同过滤是一种常见的推荐算法，它基于用户的历史行为和其他用户的行为模式，预测用户可能感兴趣的商品。
它可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种。
基于用户的协同过滤通过找到和目标用户相似兴趣的其他用户，推荐这些用户喜欢的商品给目标用户。
基于物品的协同过滤通过找到和目标商品相似的其他商品，将这些相似商品推荐给用户。
3. 深度学习推荐算法近年来，深度学习在推荐算法中的应用越来越广泛。
深度学习推荐算法通过建立深度神经网络模型，可以自动提取和学习用户和商品之间的复杂关系。
这种推荐算法可以更准确地理解用户兴趣和商品特征，从而提供更有针对性的推荐。
三、推荐算法的使用技巧1. 数据采集和处理推荐算法的准确性和效果与数据的质量和多样性密切相关。
为了获得有效的推荐结果，电商平台需要收集丰富而多样的用户行为数据，并对数据进行清洗和处理，以消除噪声和异常值。
同时，还需要考虑用户的匿名性和隐私保护，确保数据采集和处理的合法性和公正性。
算法推荐需要哪些数据来进行模型训练？
随着互联网的发展，推荐算法越来越受到广泛关注。
推荐算法是一种能够根据用户的历史行为、兴趣爱好等信息，为用户推荐个性化内容的算法。
随着人们对于个性化内容的需求不断增加，推荐算法的应用范围也越来越广泛。
推荐算法需要哪些数据来进行模型训练呢？本文将以此为中心，详细阐述推荐算法需要的数据。
一、用户行为数据用户行为数据是推荐算法中最重要的数据之一。
用户行为数据包括用户的点击、浏览、收藏、购买等行为数据。
这些数据能够反映用户的兴趣爱好、购买偏好等信息，是推荐算法进行个性化推荐的重要依据。
以电商推荐为例，用户在电商平台上的所有行为都会被记录下来，如用户的浏览记录、购买记录、收藏记录等。
这些行为数据可以被用来训练推荐算法，从而为用户推荐更加符合其兴趣爱好和购买偏好的商品。
二、商品属性数据商品属性数据也是推荐算法中非常重要的数据之一。
商品属性数据包括商品的类别、品牌、价格、颜色、尺码等属性信息。
这些属性信息能够帮助推荐算法更加准确地了解商品的特征，从而为用户推荐更加符合其需求的商品。
以电商推荐为例，商品属性数据可以被用来训练推荐算法，从而为用户推荐更加符合其需求的商品。
例如，对于一位喜欢运动的用户，推荐算法可以根据其历史购买记录和浏览记录，推荐一些与运动相关的商品，如运动鞋、运动服等。
三、用户画像数据用户画像数据是推荐算法中非常重要的数据之一。
用户画像数据包括用户的基本信息、兴趣爱好、消费习惯等信息。
这些信息能够帮助推荐算法更加准确地了解用户的特征，从而为用户推荐更加符合其兴趣爱好和需求的内容。
以新闻推荐为例，用户画像数据可以被用来训练推荐算法，从而为用户推荐更加符合其兴趣爱好和需求的新闻内容。
例如，对于一位喜欢科技新闻的用户，推荐算法可以根据其历史浏览记录和兴趣爱好，推荐一些与科技相关的新闻内容。
四、社交网络数据社交网络数据也是推荐算法中非常重要的数据之一。
社交网络数据包括用户与其他用户之间的关系、用户的社交行为等信息。
推荐算法
观点
数据是基础，模型是蓝图，算法是大脑，算力是动力。未来算力与人力、物力、财力一样，将成为中国经济 竞争力的主要指标。
谢谢观看
推荐算法
计算机算法
01 起源
目录
02 分类
03 推荐方法优缺
04 应用
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
05 观点
推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，应用推荐算法比较 好的地方主要是网络。所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西 。
起源
个性化推荐概念的首次出现是在1995年3月的美国人工智能协会上，由卡耐基梅隆大学的Robert Armstrong 等提出了个性化导航系统Web Watcher。同时，斯坦福大学的Marko balabanovic等也推出了LIRA——一个个 性化推荐系统。自此之后，个性化推荐的研究开始蓬勃发展。
分类
0 1
基于内容
0 2
基于协同
0 4
基于效用
0 6
组合推荐
0 3
基于关联规 则
0 5
基于知识
基于内容的推荐（Content-based Recommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的内 容信息上做出推荐的，而不需要依据用户对项目的评价意见，更多地需要用机器学习的方法从关于内容的特征描 述的事例中得到用户的兴趣资料。
基于协同过滤的推荐算法最大优点是对推荐对象没有特殊的要求，能处理非结构化的复杂对象，如音乐、电 影。
基于协同过滤的推荐算法是基于这样的假设：为一用户找到他真正感兴趣的内容的好方法是首先找到与此用 户有相似兴趣的其他用户，然后将他们感兴趣的内容推荐给此用户。其基本思想非常易于理解，在日常生活中， 人们往往会利用好朋友的推荐来进行一些选择。基于协同过滤的推荐算法正是把这一思想运用到电子商务推荐系 统中来，基于其他用户对某一内容的评价来向目标用户进行推荐。
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模型融合中借鉴并扩展了堆融合的技巧， 根据我们的解决方案体系设计了基于不同特征群的多视角
堆模型融合结构；
算法及融 合模型
堆模型
基础堆模型 [1] (Wolpert,1992)
变种堆结构[2] (Deng Li)
[1] Wolpert, David H. "Stacked generalization." Neural networks 5.2 (1992): 241-259. [2] Deng, Li, Dong Yu, and John Platt. "Scalable stacking and learning for building deep architectures." Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2012
Top-5 error 15.315%
26.172% 26.979%
图像处理
语音识别
自然语言处理
[1] Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. "Imagenet classification with deep convolutional neural networks." Advances in neural information processing systems. 2012.
生命不息，奋斗不止
算法及融 合模型
多视角堆模型
多特征群
算法及融 合模型
多视角堆模型
多视角堆模型（ Multi-View Stacking Ensemble）在Season 2：
算法及融 合模型
堆优势-提升幅度
融合方式 GBDT（单模型） 3 GBDTs（平均融合） 4 GBDTs（平均融合） 5 GBDTs（平均融合） GBDTs + MVSE （平均融合） 融合类型 （Boosting） Bagging Bagging Bagging Stacking + Bagging 线上F1值 8.65% 8.68% 8.70% 8.71% 8.78% 0.03 0.02 0.01 0.07 提升幅度 （ %）
框架 设计
方案二：考察日前所有有交互的用户 × 交互商品
购买转化率
18.00%
16.00% 14.00%
12.00% 10.00% 8.00% 6.00% 4.00% 2.00% 0.00% ddate=1 ddate=2 ddate=3 ddate=4 ddate=5 ddate=6 ddate=7 ddate=8 ddate=9 ddate=10
▪ 浏览负样本陡增， 每往前推一天， + 2亿负样本
框架 设计
方案三：考察日前特定天数特定交互的用户 × 交互商品
转化率
样本量
模型性能效率
框架 设计
样本分配-训练测试
0
6
7
29
30
31
线下模型
训练
线上模型一 线上模型二
训练 训练
后续
算法及
模型融合
任务描述
特征工程
框架设计
特征 工程
特征创新
引入丰富的
* 我们尝试过加权融合，实际效果并没有平均融合好
后续
算法及
模型融合
任务描述
特征工程
框架设计
后续
创新总结
高模型效率样本设计框架
无限可能
特征
十大特征群
二次组合统计特征
深度卷积神经网络 多视角堆模融型合结构
二维特征模式
自融合方式
后续
寄语
– 感谢
@岱月 @凝岚 @励辰 @泽熠 @煜霈 @无影 @ 贤木 @一婷 @天渡 @ 崇慧 @默默付出的阿里人
特征群 UI&UC
U&UI
U&UC
uiu_row_ln_weight_d 该用户在考察日前7天对该商品4种 ay_1_7 操作加权值在用户对所有商品加权 值中的排序 ucu_row_ln_weight_d 该用户在考察日前7天对该类别商 ay_1_7 品4种操作加权值在用户对所有类 别加权值中的排序
带我们愉快的“玩耍”
– 感谢阿里提供了一个这么好的平台能让我们这些普普通通的孩子 找到 研究和超越自我 的乐趣 – 感谢所有在比赛过程中帮助我们的其他战队队员，师兄们，老师 们，家人们；感谢今天在场的所有老师同学的悉心聆听 – 希望GPU，多线程，caffe，lasagne什么的快点支持起来吧
后续
…… UI特征群 UC特征群
前 3天
前 2天
前1天
U特征群
I特征群
算法及融 合模型
卷积网络结构
* 不采用任何 pooling * 使用 drop-out regularization，有自融合功效
算法及融 合模型
卷积网络
深度卷积神经网络（Deep CNN）在Season 1：
算法及融 合模型
遗憾
CNN），
自主设计了适应推荐系统的二维特征模式， 并在尝试中发现了由drop-out正则化带来
算法及融 合模型
深度学习
Large Scale Visual Recognition Challenge 2012 rank
Method Deep CNN [1]
SIFT+FV High-Level SVM
– 统计特征窗口> 7，用平均值解决数据截断问题
• 比如考察日为12，那么对于前20天的浏览量的统计特征就会出现
数据截断丢失问题 • 使用前20天的平均浏览量能够有效避免因为数据截断而导致的
数据分布不一致
后续
算法及
模型融合
任务描述
特征工程
框架设计
算法及融 合模型
算法创新
从第一赛季开始引入
深度学习（卷积神经网络 自融合方式；
– 暂时无GPU 支持, 无多线程支持
• 训练相当耗时
• 深度卷积神经网络未能在Season 2用于最后结果
– Graph结构无法很好地支持参数服务器（分布式迭代 的异步模式）
• 同步（聚合）模式下 收敛非常缓慢， 没有很好的weight update 合并方案（无相关文献）
算法及融 合模型
模型融合创新
特征群-衍生群
UI特征群
计数特征 加和特征 权值特征 交互时间特征 习惯偏差特征
UC特征群
计数特征 加和特征 权值特征 交互时间特征 习惯偏差特征 星期分布特征
IC特征群
比例特征
排序特征
特征 工程
同理-衍生群
UI&UC特征群
竞争特征 二次购买特征 交互时间比特征 排名特征 交互排名特征
U&UI特征群
算法及融 合模型
推荐系统？
深度卷积神经网络
0 ~ 30 天用户商品交互数据 31天 用户购买商品 ？
综合各大领域，卷积神经网络带来的革命性最大 2. 卷积核具有很强的从局部到全局抽取鉴别特征的能力 1.
算法及融 合模型
借鉴
局 部 特 征
高 阶 特 征
算法及融 合模型
二维特征模式
时间轴
原 始 统 计 特 征 量
后续
算法及
模型融合
任务描述
特征工程
框架设计
任务 描述
移动推荐任务
0 ~ 30 天脱敏用户商品交互数据 31天 用户购买商品 ？
0 ~ 30 天交互数据重点
用户4种操作：点击浏览、收藏、加入购物车、购买 商品的类别归属等
后续
算法及
模型融合
任务描述
特征工程
框架设计
框架 设计
二分类
0 ~ 30 天用户商品交互数据 31天 用户购买商品 ？
特征群（即按照特征属性分为10类）
二次组合统计特征
精心设计了大量
特征 工程
特征群-基础群
U
（用户）
Geo （地理信息） I （商品） C （商品类别）
特征 工程
特征群-基础群
U特征群
计数特征 加和特征 加权特征 转化率特征 活跃度特征
I特征群
计数特征 加和特征 商品热度特征 交互时间特征
C特征群
前n天交互对象为 考察日负样本 分布
2.5E+09
2E+09 1.5E+09 1E+09 500000000 0 Browse Day1 Day1-2 Day1-3 Day1-4 Day1-5 Collection Day1-6 Day1-7 Day1-8 Add-to-cart Day1-9 Day1-10
考察日
用户A 在 考察日
购买了商品 x
四元素
用户 商品
用户商品
全集
用户B 在 考察日 未购买商品 y
考察日 是否购买
框架 设计
样本结构
四元素
用户 商品 考察日
是否购买
发生购买行为则为1
未发生购买行为则为0
框架 设计
样本选择
方案一：所有用户 × 所有商品
方案二：考察日前所有有交互的用户 × 交互商品
方案三：考察日前特定天数特定交互的用户 × 交互商品
框架 设计
方案一：所有用户 × 所有商品
用户数 5 million
商品数 13 million
观察天数 32
总样本数
总样本约：
用我们的特征体系计算所有样本的时间是：
2000000000000000 273972
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
个 年
未交互样本量巨大
且缺乏大量有效信息，考虑过滤。
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