京東個性化搜索解析之系統是如何工作的
關注：43 發布時間：2021-11-15 16:26:43
1京東推薦展位
京東推薦產品
? 80+推薦產品，包括移動端和web端
? 20+推薦服務，支撐edm、廣告、微信端等，像是京東快車推薦位。
? 遍布用戶網購的各個環節
推薦系統的價值
? 挖掘用戶潛在購買需求
? 縮短用戶到商品的距離
? 用戶需求不明確時提供參考
? 滿足用戶的好奇心
京東推薦算法優化方向
? 以數據分析為工具，提升數據的質量和覆蓋度，增強對業務的理解(25%)
? 測試不同算法在不同數據源的效果，提高召回模型的質量，增加結果辨識度(50%)
? 以用戶反饋為依據，融合不同類型、不同維度據源，就會出現京東搜索排名(15%)
? 增加數據的更新頻率(5%)
? 其他(5%)
推薦系統效果全景圖
2通用模型的應用
京東對推薦數據的理解
典型推薦系統技術
按照數據的分類： 協同過濾、內容過濾、社會化過濾
按照模型的分類： 基于近鄰的模型、矩陣分解模型、圖模型
京東的推薦系統是完整的工程實現，算法+工程，二者缺一不可，用戶行為和業務的主要連接是數據，數據的理解高于算法的理解，簡單模型配以優質有效的數據，才能呈現更好地用戶體驗。
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