上传者: zuoan1993
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上传时间: 2021-06-07 09:01:35
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文件大小: 20.39MB
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文件类型: PDF
相比于其他推荐产品,手淘推荐也有自身的如下特点:
1. 购物决策周期:手淘推荐的主要价值是挖掘用户潜在需求和帮助用户购买决
策,用户的购物决策周期比较长,需要经历需求发现 , 信息获取,商品对比
和下单决策的过程,电商推荐系统需要根据用户购物状态来做出推荐决策。
2. 时效性:我们一生会在淘宝购买很多东西,但是这些需求通常是低频和只在
很短的时间窗口有效,比如手机 1~2 才买一次但决策周期只有几小时到几
天,因此需要非常强的时效性,需要快速地感知和捕获用户的实时兴趣和探
索未知需求 , 因此,推荐诞生之初就与 Flink、Blink 实时计算关系非常紧密。
3. 人群结构复杂:手淘中会存在未登录用户、新用户、低活用户以及流式用户
等,因此需要制定差异化的推荐策略,并且针对性地优推荐模型。
4. 多场景:手淘推荐覆盖了几百个场景,每个场景都独立进行优化显然是不可
能的,而且每个场景的条件不同,因此超参也必然不同,无法依靠人工逐个
优化场景模型的参数,因此需要在模型之间进行迁移学习以及自动的超参学
习等,通过头部场景的迁移学习来服务好尾部场景。
5. 多目标和多物种