淘宝网推荐
很多网站都有推荐系统，淘宝网也不例外，好的推荐系统就好像一个优秀的网站导购员，那么淘宝推荐系统架构是怎样?很多用户都不清楚，因为这是一个很专业的问题，其实了解好淘宝推荐系统架构，对自己开店还是很有好处的，下面就请大家和小编一起来看看淘宝推荐系统架构是怎样这篇文章!
一、淘宝推荐系统架构是怎样
1、推荐系统定义
维基百科：推荐系统属于资讯过滤的一种应用。推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物(例如：电影、电视节目、音乐、书籍、新闻、图片、网页)推荐给使用者。
推荐系统大体可分为两类，即个性化推荐和非个性化推荐。
2、推荐系统作用
从用户角度：提高用户忠诚度，帮助用户快速找到商品
3、推荐系统的主要产品
同类或者相关商品、店铺推荐，买了还买、看来还看等，猜你喜欢，群体信息披露，热门排行榜。
二、推荐系统的组成
1、数据
explicit(显式)：能准确的反应用户对物品的真实喜好，但需要用户付出额外的代价。如：用户收藏、用户评价。
Implicit(隐式)：通过一些分析和处理，才能反映用户的喜好，只是数据不是很精确，有些行为的分析存在较大的噪音。如：用户浏览、用户页面停留时间、访问次数。
2、算法
离线：用户类目偏好、用户购买力分析、关联性分析、相似矩阵计算等等
在线：排序、过滤、增量计算
算法需要配合大量业务规则，没有最好，只有更好!
3、消息系统
消息系统是大型系统不可或缺的重要组成部分，与其他系统解耦，消息转发。
4、搜索引擎
主要功能是进行文本分析抽取关键词，作为推荐系统的一个信息检索技术内容相关性匹配。
5、Nosql
简单、高性能、方便定制
6、分布式计算
使用mapreduce , Hive、Hadoop进行大规模数据统计和运算和大数据集合的ETL
三、淘宝的推荐系统
1、淘宝数据特点
数据量巨大：数百万店铺、数亿激活用户、数亿的在线商品、数十亿的收藏信息…
商品问题：同一类商品多个卖家、标类非标类、类目属性正确性、恶意收藏、刷信誉…
2、淘宝推荐系统应用场景
目前覆盖大小场景60多个，主要包括Detail 浏览了还浏览，收藏夹弹出层推荐，购物车弹出层推荐，已买到宝贝你可能感兴趣，淘宝无线应用等。
3、淘宝推荐系统算法
①基础算法：聚类算法，预测算法，分类算法等，主要用于产生基础知识库
预测算法：logistic 回归，通过以点击率为目标，以商品，卖家等因素作为指标，建立预测模型构建淘宝优质宝贝库
分类算法：朴素贝叶斯，商品性别判断(男性，女性，中性)，用户性别判断
聚类算法：人群，用户细分，用于降维
②推荐算法：content-based，collaborative-based，association Rules等等
基于内容推荐：通过给用户和商品标注Tag，通过内容匹配算法，推荐商品给用户
优点：简单，搜索引擎支持，解决部分冷启动问题
缺点：难以区分商品信息的品质,而且不能为用户发现新的感兴趣的商品,只能发现和用户已有兴趣相似的商品
协同思想
优点：新奇特，个性化程度高
缺点：冷启动，稀疏性
关联规则：类目的相关性、商品相关性、人的相关性
4、推荐系统的效果评测
Offline: 给定输入输出，验证系统的输出
Online : Test (衡量指标：CTR GMV 转换率)
总结：推荐系统是需要不断创新并且与场景和行业有事紧密的关系。
好了，上面从什么是淘宝推荐系统架构以及推荐系统的组成等内容，充分说明了淘宝推荐系统架构是怎样的这个问题，大家如果对这个话题感兴趣，可以在seo实验室上找寻更多的资料来学习充实自己。
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