个性化推荐与活动配置方案

泰活力个性化推荐与活动灵活配置方案介绍一、个性化推荐个性化推荐服务会员将流量的价值最大化。推荐系统架构量身定做、个性化。智能推荐平台分析用户画像特征与商品服务特点简单规则与高级算法结合适应更多场景需求。用户画像维度用户行为浏览、点击、购买、投诉用户类型产品偏好消费属性能力、行为、意愿、偏好兴趣偏好品牌、规格平台属性位置、真实属性用户基本属性性别、年龄敏感度活动、优惠、热点用户行为获取 → 模型设计 → 标签体系管理标签定义标签计算算法计算或人工指定标签评估准确、合格、不准确推荐服务系统冷启动用户冷启动基于注册信息、兴趣描述推荐物品冷启动推荐热门、代表性、多样性物品系统冷启动基于专家标注推荐二、推荐方案详解1. 基于标签的推荐统计每个用户最常用标签统计每个标签下被打次数最多的物品为用户推荐其常用标签下的热门物品2. 基于内容的推荐提取商品特征类目、属性、品牌、标题、标签、组合、评分计算用户喜欢的特征如TF-IDF余弦相似度计算商品相似度根据用户反馈不断更新用户特征3. 基于用户协同的推荐输入参数用户标识商品标识用户行为种类浏览、点赞、收藏、加购、下单行为上下文时间、地点行为权重浏览时长、购买频次行为内容评分、评论步骤为用户行为定义分值浏览0.1分收藏0.5分等余弦相似度计算用户相似度选取相似度高的用户集合如阈值0.85推荐目标用户未浏览过的商品按兴趣度排序推荐示例用户1001与1002相似度0.863推荐自拍杆8.191和白酒2.589自拍杆优先4. 基于商品协同的推荐分析用户行为记录内容之间的相关性不依赖商品属性和类目计算公式相似度 |N(i) ∩ N(j)| / |N(i) ∪ N(j)|推荐用户喜欢的同类商品如买手串也买茶具、檀香示例用户AA、C用户BA、B、C用户CA商品A与C相似度最高推荐C给用户C推荐列表生成根据用户多个行为生成多个推荐列表去重、提升重复出现的低分项权重按相似值排序展示三、活动灵活配置活动制作流程基于互联网电商最佳实践创建活动目标用户推送活动页面设置活动效果预估活动概念模型活动信息奖励规则Banner图目标用户群活动策划人、负责人活动类别活动预估四、案例介绍华为视频智能推荐系统使用推荐算法热门推荐冷启动推荐协同推荐用户协同、内容协同基于用户偏好推荐用户偏好推荐算法总评分 时间T×X% 内容偏好C×Y% 用户群U×Z%时间历史偏好、短期偏好、长期偏好内容偏好导演、演员、流派用户群老年、中年、青年、儿童视频内容评分示例选择电影找出相同流派计算流派总和计算演员和导演评分权重流派占5演员占3导演占4