推薦演算法引擎

❶ 如何做好「推薦演算法」有哪些常見的錯誤需要避免

在這里share一下。
1、推薦演算法的構成
一套標準的推薦演算法，需要四個組成部分
第一：數據源，行為基礎數據的篩選；通常，推薦演算法來源於用戶行為的採集，簡單說就是行為數據越豐富，樣本覆蓋率越全面，結果越准確；如果采樣有偏差，那麼結果就會有偏差。
舉例1：游戲推薦演算法，我們之前限於采樣技術水平和處理能力，用的是登陸用戶玩過的游戲歷史，那麼推薦結果就會偏重於需要登陸的游戲。而隨著技術提升用全部用戶玩過的游戲歷史，就更全面了。
舉例2：在搜索引擎中，對關鍵詞做推薦，有兩種方案，一種是基於廣告主的競價記錄；另一種是基於網民的搜索行為；前一種專業性更強，噪音小；後一種覆蓋面廣，噪音大，各有利弊，根據業務訴求選擇。
推薦演算法，通常來源於用戶的行為記錄，比如關鍵詞推薦用用戶搜索歷史，電商推薦用用戶購物歷史，游戲推薦用玩家玩游戲的歷史，然後基於演算法給出相關度，再排序展示 ；但這不絕對，也有並非基於用戶行為記錄的推薦原理，比如基於用戶身份特徵或其他地區、網路環境等特徵，限於篇幅和常見的業務訴求，這里就不展開說明了。
行為基礎數據必要時要做一些去除噪音的工作，比如你通過日誌分析玩家游戲歷史，或用戶購物歷史，至少知道把各搜索引擎和工具的抓取痕跡過濾出去，否則結果是很難看的。
演算法很多種，網上可以搜到很多，就算搜不到，或者搜到了看不懂，自己編也不難的（我就編過，效果自以為還不錯，但是的確不如人家專業的演算法效果好，所以適合練手，不適合出去吹牛）
不同演算法差異還是蠻大的，需要理解一下業務訴求和目標特徵來選擇。這個我真心不是高手，我們同事講的演算法我都沒能理解，就不多說了。微博上的「張棟_機器學習"和"梁斌penny"都是演算法高手，大家可以多關心他們的微博。
第三：參數！
絕對不要認為用到了好的演算法就可以了！演算法往往會基於一些參數來調優，這些參數哪裡來？很不好意思的告訴你，大部分是拍腦袋出來的。但是你拍腦袋出來後，要知道去分析結果，去看哪裡對，哪裡錯，哪裡可以改，好的演算法可以自動調優，機器學習，不斷自動調整參數達到最優，但是通常可能需要你不斷手工去看，去看badcase，想想是什麼參數因素導致的，改一下是否變好？是否引入新的bad case？
第四：校驗！
校驗一種是人工做盲測，A演算法，B演算法的結果混淆，選案例集，看哪個效果好；或A參數、B參數混淆，同理測試。通過盲測選擇認為更合理的演算法、更適宜的參數.
以上是個人認為，做好推薦演算法的步驟
下面說一下常見問題
1、以為有了演算法就ok了，不對參數優化，不做後續的校驗和數據跟蹤，效果不好就說演算法有問題，這種基本屬於工作態度的問題了。
2、對樣本數據的篩選有問題，或缺乏必要的噪音篩查，導致結果噪音多。比如你有個推廣位天天擺著，導致用戶點擊多，然後導致後台行為數據里它和誰的關聯都高，然後不管用戶到哪裡都推薦這個玩意，這就是沒有足夠篩查。
3、熱度影響
我說一下最簡單的推薦演算法
同時選擇了A和B的人數作為A與B的關聯度。
這個實現最簡單，也最容易理解，但是很容易受熱度影響
我曾經注意過某個熱門圖書電商網站，推薦的關聯書籍一水的熱門書籍，就是這個問題。
這些是非常簡單但是又非常容易出現的，關聯誤區。
4、過於求全
現在也遇到一些朋友，一提到推薦演算法或者推薦系統，就說我這個要考慮，那個要考慮，不管是行為記錄，還是用戶特徵，以至於各種節日效應，等等等等，想通過一個推薦系統完全搞定，目標很大，所以動作就極慢，構思洋洋灑灑做了很多，實現起來無從下手，或者難以寸進；我覺得，還是量力而行，從最容易下手的地方開始，先做到比沒有強，然後根據不斷地數據校驗跟蹤，逐漸加入其他考慮因素，步步前進，而不要一上來就定一個宏偉的龐大的目標；此外要考慮實現成本和開發周期，對於大部分技術實力沒有網路，騰訊，淘寶那麼強的公司而言，先把簡單的東西搞好，已經足夠有效了，然後在運營數據的基礎上逐次推進，會越來越好；有些公司是被自己宏大的目標搞的焦頭爛額，最後說，哎，沒牛人搞不定啊。嗯，反正他們的目標，我顯著是搞不定的。就這些，希望有所幫助

❷ 推薦演算法有哪些

這種形式一般可以按推薦引擎的演算法分，主要有基於協同過濾、基於內容推薦等演算法。 「買過此商品的人，百分之多少還買過其他啥啥商品」：協同過濾item-based filtering 「和你興趣相似的人，還買過其他啥啥商品」：協同過濾 user-based filtering 「相關商品推薦」：基於內容推薦content-based 「猜你喜歡」 一般混合使用推薦演算法。

❸ 奈飛公司的創新的大數據推薦演算法

第一個Netflix大獎成功的解決了一個巨大的挑戰，為提供了50個以上評級的觀眾准確的預測他們的口味。下一個百萬大獎目標是，為那些不經常做影片評級或者根本不做評級的顧客推薦影片，要求使用一些隱藏著觀眾口味的地理數據和行為數據來進行預測。同樣，獲勝者需要公開他們的演算法。如果能解決這個問題，Netflix就能夠很快開始向新客戶推薦影片，而不需要等待客戶提供大量的評級數據後才能做出推薦。
新的比賽用數據集有1億條數據，包括評級數據，顧客年齡，性別，居住地區郵編，和以前觀看過的影片。所有的數據都是匿名的，沒有辦法關聯到netflix的任何一個顧客。
與第一個大獎賽不同，這次比賽沒有設定比賽目標。50萬美金首先獎勵給6個月內取得領先的團隊，另外50萬美金獎勵給18個月後取得領先的團隊。
推薦引擎是Netflix公司的一個關鍵服務，1千多萬顧客都能在一個個性化網頁上對影片做出1－5的評級。Netflix將這些評級放在一個巨大的數據集里，該數據集容量超過了30億條。Netflix使用推薦演算法和軟體來標識具有相似品味的觀眾對影片可能做出的評級。兩年來，Netflix 已經使用參賽選手的方法提高了影片推薦的效率，這已經得到了很多影片評論家和用戶的好評。
Strands推薦引擎的首席科學家裡克·漢加特納博士寫道：「在短期內，搜索引擎將會越來越多地加入簡單的推薦技術，以處理接近的查詢詞（例如，「您要找的是這個，根據類似查詢/其他人的搜索，你可能要尋找的是這個。」）但從長期來說，而比起搜索行業和搜索技術，推薦技術會更加地無孔不入。」

❹ 搜索引擎的演算法是如何推薦的

搜索引擎排名規則影響因素有：

1、網站權重

2、文章與用戶搜索關鍵詞的匹配度及關鍵詞的密度

3、伺服器，網站是否穩定正常打開

網路資源平台演算法

影響網路收錄及關鍵詞排名的因素有很多，具體問題具體分析。

❺ 在購物網站軟體開發中怎麼使用推薦演算法

這種形式一般可以按推薦引擎的演算法分，主要有基於協同過濾、基於內容推薦等演算法。
「買過此商品的人，百分之多少還買過其他啥啥商品」：協同過濾item-based filtering
「和你興趣相似的人，還買過其他啥啥商品」：協同過濾 user-based filtering
「相關商品推薦」：基於內容推薦content-based
「猜你喜歡」 一般混合使用推薦演算法。

❻ 奈飛公司的推薦引擎分析大獎

援引路透社紐約9月21日消息： 來自186個國家的四萬多個團隊經過近三年的較量，世界最大的在線影片租賃服務商Netflix 今天宣布，一個由工程師，統計學家，研究專家組成的團隊奪得了Netflix大獎，該團隊成功的將Netflix的影片推薦引擎的推薦效率提高了10%。Netflix大獎的參賽者們不斷改進了影片推薦效率，Netflix的客戶已經為此獲益。
隨著一百萬美金大獎的頒發，Netflix很快宣布了第二個百萬美金大獎，希望世界上的計算機專家和機器學習專家們能夠繼續改進推薦引擎的效率。
獲獎團隊BPC（BellKor's Pragmatic Chaos），由原本是競爭對手的三個的團隊重新組團而成，今天獲得了由Netflix的創始人兼首席執行官哈庭斯頒發的一百萬獎金。團隊的七個成員分別是來自奧地利、加拿大、以色列和美國的電腦專家、統計專家和人工智慧專家。七個成員今天都參加了頒獎儀式，這也是這七個成員第一次碰面。這一百萬獎金如何分配將由團隊自行決定。
首席執行官哈庭斯說：「我們經歷了一次非常激烈的比賽，參賽團隊開始時候獨立作戰，後來協同作戰，終於將影片推薦效率提高到了10%以上。在接近比賽截止日期時，還有新的參賽作品不斷快速的提交上來，讓整個比賽過程變得非常的曲折和驚心動魄。「
Netflix說，BPC團隊最終險勝另一個團隊the Ensemble，該團隊也是由多個前參賽團隊組成的新的團隊。 最終，這兩個團隊的影片推薦效率非常接近。由來自Netflix的專家和大學教授組成的評委會用了幾周的時間來評選出最終優勝者。加州大學聖地亞哥分校的艾爾坎教授和加州大學爾灣分校的史密斯教授參加了比賽評委會。
比賽規則要求獲勝團隊公開他們採用的推薦演算法，這樣很多商業都能從中獲益。獲勝的參賽作品和參賽選手評級方法將被公布在加州大學爾灣分校的機器學習雜志上。

❼ 大數據運算的三種引擎是什麼有什麼區別

現在流行的開源引擎可不止三個，先羅列5個給你：
1)Hive，披著SQL外衣的Map-Rece。Hive是為方便用戶使用Map-Rece而在外面封裝了一層SQL，由於Hive採用了SQL，它的問題域比Map-Rece更窄，因為很多問題，SQL表達不出來，比如一些數據挖掘演算法，推薦演算法、圖像識別演算法等，這些仍只能通過編寫Map-Rece完成。
2) Impala：Google Dremel的開源實現（Apache Drill類似），因為互動式實時計算需求，Cloudera推出了Impala系統，該系統適用於互動式實時處理場景，要求最後產生的數據量一定要少。
3)Shark/Spark：為了提高Map-Rece的計算效率，Berkeley的AMPLab實驗室開發了Spark，Spark可看做基於內存的Map-Rece實現，此外，伯克利還在Spark基礎上封裝了一層SQL，產生了一個新的類似Hive的系統Shark。
4) Stinger Initiative（Tez optimized Hive）：Hortonworks開源了一個DAG計算框架Tez，Tez可以理解為Google Pregel的開源實現，該框架可以像Map-Rece一樣，可以用來設計DAG應用程序，但需要注意的是，Tez只能運行在YARN上。Tez的一個重要應用是優化Hive和PIG這種典型的DAG應用場景，它通過減少數據讀寫IO，優化DAG流程使得Hive速度提供了很多倍。
5)Presto：FaceBook於2013年11月份開源了Presto，一個分布式SQL查詢引擎，它被設計為用來專門進行高速、實時的數據分析。它支持標準的ANSI SQL，包括復雜查詢、聚合（aggregation）、連接（join）和窗口函數（window functions)。Presto設計了一個簡單的數據存儲的抽象層，來滿足在不同數據存儲系統（包括HBase、HDFS、Scribe等）之上都可以使用SQL進行查詢。

❽ 推薦引擎的簡介

推薦引擎 ，是主動發現用戶當前或潛在需求，並主動推送信息給用戶的信息網路。
具體來說，推薦引擎綜合利用用戶的行為、屬性，對象的屬性、內容、分類，以及用戶之間的社交關系等等，挖掘用戶的喜好和需求，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的對象。 推薦引擎不是被動查找，而是主動推送；不是獨立媒體，而是媒體網路；不是檢索機制，而是主動學習。
推薦引擎利用基於內容、基於用戶行為、基於社交關系網路等多種方法，為用戶推薦其喜歡的商品或內容。
基於內容的推薦是分析用戶正在瀏覽的內容的基因，選擇與當前內容有相似基因的對象推薦給用戶。同時也分析用戶過去瀏覽過的內容的基因，從而獲取其偏好，然後將與用戶偏好的對象推薦給用戶。例如，用戶在瀏覽一款包的時候，為其推薦其他外形相似的包。
基於用戶行為的推薦則是利用群體智慧演算法，分析用戶的群體行為，綜合分析用戶與用戶之間的相似度、用戶對小眾商品的個性化需求，從而同時提高推薦的精準性、多樣性與新穎性。
基於社交關系網路的推薦是通過分析用戶所在的社交關系網路，找到其最能夠影響到的用戶，或者最能夠影響到該用戶的用戶，再綜合每位用戶的個性化偏好進行推薦。 推薦引擎廣告，是通過洞察用戶消費意圖，匹配最優廣告，在大量媒體上實時呈現，來提高廣告效率的互聯網新技術。

❾ 論淘寶搜索推薦演算法排序機制及2021年搜索的方向。

[寫在前面]淘寶搜索引擎至今反復多次，搜索順序也從最初的統計模型升級到機械學習模型，到2010年為止沒有標簽沒有基礎標簽，隨著計算能力的提高，2010年後開始挖掘用戶的基礎標簽，從3年到2013年開始使用大規模的機械學習和實時特徵
但你有沒有想過為什麼2016-2017年的兩年是各種各樣的黑搜索盛行的一年，為什麼今天幾乎消失了？
最根本的原因是從統計演算法模型到機械學習模型的轉型期。
說白了，這時不收割就沒有收割的機會。因為統計模型即將退出歷史舞台。
因此，各路大神各自擴大了統計模型演算法中的影響因素。統計演算法無論在哪裡，點擊率和坑產都很容易搜索。
那兩年成了中小賣家的狂歡盛宴，很多大神的煙火也是旺盛的。
今天推薦演算法的第三代使用後，加上疫情的影響進行了鮮明的比較，真的很感慨。
淘寶真的沒有流量了嗎？電器商務真的做不到嗎？還是大家的思維沒有改變，停留在2016-2017年的黑搜宴會上不想醒來？
2017年、2018年、2019年是淘寶推薦演算法反復最快的3年，每年的演算法升級都不同，整體上到2019年9月為止統計演算法模型的影響因素還很大，從2019年下半年開始第三代推薦演算法後，全面的真正意義進入了以機械學習模型為中心的推薦演算法時代。
各路大神也無法驗證，加上百年疫情的影響，很多大神的隱蔽布也泄露了。
基本上以統計模型為主，訓練基本上沒有聲音，典型的是坑產游戲。
如果現在還能看到的話，基本上可以判斷他不是在訓練，而是在製作印刷用紙，一定會推薦使用資源，資源是多麼安全。
刷子的生產增加真的沒有效果嗎？不是我以前的文章說:不是不行，而是從坑產的角度思考，而是從改變競爭環境的角度思考，用補充書改變競爭環境，改變場地，有新的天地，任何手段都要為商業本質服務。
正文
概述統計演算法模型時代。
統計模型時代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的類別不錯，關鍵詞比較正確，就能得到很大的流量，當時產品需求少，只要上下架的優化就能使產品上升。
到2016年為止沒有坑產游戲嗎？黑色搜索的效果不好嗎？其實，什麼時候坑產是最核心的機密，誰來教大家，什麼時候教的最多的是類別優化，關鍵詞優化，大部分優化都圍繞關鍵詞，電器商的老人想起了你什麼時候得到關鍵詞的人得到了世界。
有人告訴我做坑產，關鍵詞找到生意也來了。什麼時候知道坑產也沒有人給你刷子，大規模的補充書也出現在黑色搜索盛行的時期。
為什麼關鍵詞者得天下？
搜索關鍵詞是用戶目前意圖最直觀的表達，也是用戶表達意圖最直接的方式。
搜索的用戶購物意圖最強，成交意願也最強，現在搜索也是轉化率最高的流量來源。
統計時代關鍵詞背後直接依賴的是類別商品，只要製作類別和關鍵詞分詞即可，哪個時代最出現的黑馬通常是類別機會、關鍵詞機會、黑科學技術機會。
最基本的是商業本質，什麼時候產品需求少，沒有很多現在的類別，自己找類別，現在想想什麼概念。
記得什麼時候類別錯了，搜索也可以來。如果你的商品點擊反饋好的話，錯誤的類別沒有什麼影響，現在試試吧
搜索類是搜索的基礎。
什麼時候能稱霸，背後有商業邏輯，用戶行為數據好就行了。
但無論如何發展檢索都離不開關鍵詞。例如，上述關鍵詞是用戶表達意圖的最直接的方法，是當前消費者的檢索行為和購買行為發生了根本性的變化。
檢索依然根據消費者的行為數據和關鍵詞來判斷需求，這就是機械學習模型時代。
機器學習模式時代-推薦搜索演算法。
現在的商品體積和消費者購物行為的豐富性，統計演算法不能滿足檢索的本質要求。
所以現在搜索引擎開始發展深度學習模式更精細的建模-推薦搜索演算法，搜索排名更智能。
在此重點討論推薦檢索演算法，
2017、2018、2019是推薦檢索演算法真正意義發展的3年，3年3個系統版本每年更換一次，很多電器商人都不知道頭腦。
推薦檢索演算法和統計演算法模型的最大區別在於，Query的處理能力和演算法有召回機制
簡單表示推薦演算法的程序:
1:對檢索關鍵詞進行分詞、重寫的處理進行類別預判
2:根據用戶信息，即用戶以前的行為數據記錄和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作等信息存檔
3:根據檢索用戶信息，根據檢索用戶以前的行為數據檢索引擎和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作為等信息存檔3:根據檢索用戶信息的檢索用戶信息
也就是說，在第一關召回階段基本上與統計模型時代的最佳化途徑相同，核心是標題分詞和類別，現在最大的區別是根據用戶信息推薦最佳化，這是標簽和正確人群標簽圖像最佳化的基本意義。
為什麼現在一直在談論標簽，談論人標簽圖像？入池實際上是為了匹配真正的消費者用戶信息，通過直通車測試來判斷人群也是為了通過性別、年齡和購買力來優化匹配真正的消費者。
召回機制:
通過構建子單元索引方式加快商品檢索，不必經歷平台上億級的所有商品。該索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始篩選商品的過程是召回階段。
在這個階段，不會進行復雜的計算，主要是根據現在的搜索條件進行商品候選集的快速圈定。
之後再進行粗排和精排，計算的復雜程度越來越高，計算的商品集合逐漸減少，最後完成整個排序過程。
主要召迴路徑分為
1:語言召回
2:向量召回
這些都是商業秘密不方便的說明，有興趣的是學習我們的在線會員課程標簽重疊游戲6是基於語言和向量召回的基礎邏輯實戰落地的課程。
下一階段進入粗行列，粗行列受這些因素的影響:
粗行列作為召回後的第一個門檻，希望用戶體驗以時間低的模型快速排序和篩選商品，第一關系將過濾到不適合本次檢索詞要求的商品
為了實現這個目的，首先要明確影響粗排名得分的因素
1:類別匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息質量(商品發布時間、商品等級、商品等級)
3:商品組合得分
點擊得分
交易得分賣方服務商業得分
在粗排列框架下，系統粗排列演算法根據商品類別的預測得分進行得分
點擊得分交易得分
交易得分賣方服務商業得分粗排列框架下，系統粗排列的大排列
最後是精排，檢索順序的主要目標是高相關性、高個性化的正確性。
每個用戶的喜好不同，系統會根據每個用戶的Query結合用戶信息進行召回。然後通過粗排後，商品數量從萬級下降到千級。
千級商品經排後直接向用戶展示，搜索過程中商品集合的思考和具體變化如下圖

前面的召回、粗排主要解決主題相關性，通過主題相關性的限制，首先縮小商品集合和我們的在線會員課程標簽
精排階段系是真正系統推薦演算法發揮真正威力時，應根據用戶行為反饋迅速進行機械學習建模，判斷用戶真實性、准確性和可持續控制性。
為什麼現在的游戲和黑色技術暫時出現，核心是系統演算法模型機械學習模型，系統分析用戶有問題，不正確，不穩定，維持性差，可以迅速調整。
也就是說，即使發現脆弱性，研究快速有效的方法，系統也會根據你精排階段的用戶行為迅速分析學習建模，發現模型有問題，你的玩法就結束了。
猜機器學習建模的速度有多快？
想玩黑色的東西早點死去吧。
現在使用的檢索順序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具體模型過於復雜也不需要深入，但影響這兩種模型的最基本因素是用戶行為數據
真的不能假的，假的也不能假的演算法模型越來越智能化，演算法越來越強，只有回歸商業本質才能真正解決演算法模型背後真正想解決的問題，演算法基於商業邏輯。
2021年搜索向哪個方向發生變化:
2020年電器商人和螞蟻是不平凡的一年。2020年也是螞蟻從神壇上拉下來的元年，現在螞蟻有各種各樣的黑色。
基於中小賣家的走勢無疑是阿里必須正面面對的現實。
如何讓中小賣家迴流或留在平台上，搜索該怎麼做？
檢索一定是基於三方的考慮，買方、賣方和平台本身，現在市場上又開始提倡坑產搜索邏輯，坑產妖風又開始，根據推薦搜索演算法邏輯來談這個問題。
為什麼坑產思維是不死的小強，每次危機都會跳出來。
以統計模型為中心的坑產時代是淘寶從2003年到2015年一直使用的搜索演算法模型長達13年。
同時也是淘寶和中國網分紅的野蠻生長期，統計演算法模式讓太多電商賺錢。除了
之外，十年的奴役思維已經習慣了，在電器商圈，坑產游戲一定有人相信，其他人不一定被認可。所以，我們夾著尾巴發展的原因，時間真的可以證明一切，不用多說，做自己。
習慣性思維加上特殊時期的賺錢蝴蝶效應，使許多電器商人活在歷史的長夢中。正確地說，統計演算法模型的真正廢除是在2019年下半年。
同學說坑產永遠有效，我也這么想。
永遠有效的是起爆模型坑產權重驅動和統計演算法模型中的坑產排名不同。
起爆模型的坑產要素永遠有效，這永遠不會改變。
但是，如何有效地加上這個起爆模型的坑產權重，並不像模仿購物的意圖那麼簡單。
坑產游戲在2021年絕對不行。淘寶不會把現在的演算法系統換成15年前的。
基於三方利益:
購買者體驗
賣方利益
平台的發展
搜索肯定會向高精度和高控制性發展。以標簽為中心的用戶標簽圖像仍然是影響流量精度的基本因素。
必須從標簽的角度考慮和優化種子組的圖像。
通過種子組的圖像向相似人擴展到葉類人，業界喜好人最後向相關人擴展也是擴大流量的過程渠道。
基於推薦搜索演算法邏輯:
精密排列階段演算法更強，精度更高，轉化率更高，持續穩定性更強。
基於中小賣方流通的現狀，優化精排階段並非中小賣方能夠簡單接觸。
推薦演算法從搜索排名階段出現在哪個階段？
個人判斷
一是召回階段
二是粗排階段
上述提到召回階段的演算法簡單復蓋商品為萬級，排序規則也比較簡單，中小賣方在召回階段提高精度尤為重要。
在這個萬級商品庫中，如上下架的權重上升，中小賣方有機會上升到主頁，從子單元的索引召回中尋找機會。
或者根據中小賣方的新產品和中小賣方的店鋪水平進行特別優先搜索推薦，使中小賣方的新產品在低銷售狀態下顯示，可以實現錦囊演算法。
中小賣方有機會搜索主頁，不調用用戶信息直接打開主頁的展示權可能是中小賣方最大的支持。
根據召回階段的用戶行為數據，在粗排階段以比例融入用戶信息，即標簽的影響。
在初始召回階段，類別和分詞權重，看業者主圖場景反應背後的人們反饋，用系統引導，給中小賣方真正參考的流量方向和成交方向。
誰瘋狂地印刷用紙直接關閉黑屋，理解印刷用紙優化競爭場景，從優化人群的角度出發，適當放寬處罰。
通過召回階段，得到的用戶信息會影響粗體結果。在這個階段，用戶信息的權重比例不應該太大，流量卡也不應該太死。
在各檢索順序階段用戶信息，即用戶標簽對檢索的影響權重的問題。
這個方向我的個人觀點是可能的。

❿ 購物網站的商品推薦演算法有哪些

這種形式一般可以按推薦引擎的演算法分，主要有基於協同過濾、基於內容推薦等演算法。 「買過此商品的人，百分之多少還買過其他啥啥商品」：協同過濾item-based filtering 「和你興趣相似的人，還買過其他啥啥商品」：協同過濾 user-based filtering 「相關商品推薦」：基於內容推薦content-based 「猜你喜歡」 一般混合使用推薦演算法。