去商場(chǎng)前，你告訴自己今天只買T恤，出商場(chǎng)時(shí)，你還是拎了大包小包……導(dǎo)購(gòu)員看你摸了摸連衣裙，讓你免費(fèi)試穿，結(jié)果你這一穿就不愿脫下了，而且一件接一件。導(dǎo)購(gòu)猜測(cè)顧客喜歡什么，推薦顧客試穿，滿足雙方各自的心理訴求來(lái)達(dá)成交易。電商網(wǎng)站如何猜測(cè)用戶的心思，推薦商品達(dá)成交易呢?我們不可能讓人來(lái)感知用戶的訴求，只能用數(shù)據(jù)和規(guī)則告訴用戶，我知道你看上的是這件商品。所有不著調(diào)的推薦都是耍流氓，不著調(diào)的推薦不如不推薦。
推薦算法主要有基于內(nèi)容的推薦算法、協(xié)同過(guò)濾算法和基于人口的統(tǒng)計(jì)學(xué)推薦。先來(lái)科普下這幾種推薦算法：
1、內(nèi)容的推薦算法(CB)：為每個(gè)item提取特征建模
CB基于商品相關(guān)性構(gòu)建商品模型推薦。商品相關(guān)性包括商品類目、屬性、參數(shù)、關(guān)鍵詞、組合商品等。
舉個(gè)簡(jiǎn)單栗子，你去買手機(jī)，導(dǎo)購(gòu)員看見你進(jìn)來(lái)就知道你買手機(jī)，這是商品類目;你說(shuō)，看看粉色的蘋果，內(nèi)存要大點(diǎn)，導(dǎo)購(gòu)拿來(lái)128G的紅色iPhone7，粉色是屬性，內(nèi)存是參數(shù)，導(dǎo)購(gòu)拿來(lái)的不是水果，因?yàn)樘O果是iPhone的關(guān)鍵詞。等你決定買粉色128G iPhone7時(shí)，導(dǎo)購(gòu)和你說(shuō)，今天買手機(jī)再加10元可以買一個(gè)手機(jī)殼，這個(gè)是商品組合推薦。電商系統(tǒng)也是如此，一步步猜中用戶心思，用戶才會(huì)信賴網(wǎng)站。目前電商中純粹使用CB算法的不多了，對(duì)于初建網(wǎng)站，沒(méi)有用戶數(shù)據(jù)的前提下，主要依賴于CB算法推薦商品。
2、協(xié)同過(guò)濾算法(CF)
(1)基于用戶的CF
基于用戶對(duì)物品的偏好找到相鄰鄰居用戶，將鄰居用戶喜歡的推薦給當(dāng)前用戶。大學(xué)時(shí)期和你經(jīng)常一起看電影的閨蜜和你說(shuō)，最近上映的《摔跤吧，爸爸》很好看，會(huì)讓你更想去看這部電影，因?yàn)槟阒溃矚g看的，一般你也喜歡看。“喜歡XX的人也喜歡”就是典型的User CF。
(2)基于物品的 CF
基于用戶對(duì)物品的偏好找到相似的物品，然后根據(jù)用戶的歷史偏好，推薦相似的物品給他。經(jīng)常遇到的就是你買褲子時(shí)，導(dǎo)購(gòu)和你說(shuō)，這款是我們銷量最好的， 剛還買走一個(gè)呢。除了物物關(guān)聯(lián)外增加了用戶偏好，根據(jù)大眾偏好預(yù)測(cè)你還沒(méi)有表示偏好的物品，比如大家都在買。
3、基于人口的統(tǒng)計(jì)學(xué)推薦
根據(jù)用戶的屬性建模，通過(guò)用戶特征計(jì)算用戶間的相似度。常見的有用戶注冊(cè)時(shí)添加感興趣標(biāo)簽、榜單、熱點(diǎn)等。
推薦算法無(wú)外乎是商品相關(guān)性、用戶行為、大眾行為。
上述的推薦算法是基于數(shù)據(jù)和規(guī)則推薦的，除此之外，還有運(yùn)營(yíng)需求的推廣。當(dāng)然生活中也是存在的，導(dǎo)購(gòu)偶爾會(huì)強(qiáng)力推薦某個(gè)產(chǎn)品時(shí)，有人就會(huì)懷疑，是不是提成多。除了專題活動(dòng)推薦外，偶爾也可以在自然推薦規(guī)則中加入人為干擾因素(比如某個(gè)品牌優(yōu)先)，讓你的運(yùn)營(yíng)推薦做的不聲不響。移動(dòng)端的推薦比較推崇的是Feed流，推薦除了不易察覺(jué)，還會(huì)讓你心甘情愿分享。
以天貓為例說(shuō)明，推薦不是越多越好，推薦是越準(zhǔn)確越好。
首頁(yè)：除了各種專題運(yùn)營(yíng)活動(dòng)外，根據(jù)用戶的瀏覽歷史猜你喜歡
搜索結(jié)果頁(yè)：不漏痕跡地加入人為干擾因素推薦，掌柜熱賣
商品詳情頁(yè)：基于大眾瀏覽和商品相關(guān)性的看了又看
會(huì)員中心：根據(jù)用戶瀏覽猜你喜歡
訂單詳情頁(yè)：運(yùn)營(yíng)活動(dòng)推薦，關(guān)注品牌的熱賣單品
購(gòu)物車頁(yè)：掌柜熱賣、品牌收藏、最近瀏覽、猜你喜歡
2B的特殊性又來(lái)了，2B電商面向的是企業(yè)，企業(yè)就會(huì)有不同角色操作的人，面向不同的人推薦不同。以采購(gòu)手機(jī)原材料為例說(shuō)明，工程師選的是產(chǎn)品(選型)，他可以決定采購(gòu)手機(jī)電池的規(guī)格參數(shù)和品牌，商品推薦可以從規(guī)格參數(shù)和廠家等維度來(lái)推薦。采購(gòu)員是買指定的材料，是無(wú)權(quán)更改產(chǎn)品型號(hào)和品牌的，但他可以決定商品的價(jià)格和供應(yīng)商，商品推薦可以從價(jià)格等維度入手。
最后，推薦不是越多越好，推薦是越準(zhǔn)確越好，多而不準(zhǔn)確的推薦，在用戶看來(lái)是一次次地眼睛被強(qiáng)奸。
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