淘宝算法是什么样子的吗?如何向女朋友解释她淘宝首页与你不同的原因?

年一度的全民狂欢剁手节刚过去,接下来就是疯狂的收快递时间。前两天小编看女朋友小美在手机上划着蜂巢取货号就凑上前去问了一下“诶,今年双十一买了多少衣服呀?”,小美顾不得抬头像小编比了一个手势“八”。小编突然内心一股感动,这比去年买了十几件衣服的她要好太多了。

想起双十一之前小美靠在小编肩上,甜甜的问道“为啥我的淘宝页面跟你的淘宝页面不一样啊,在我这,我所有的东西都想买”。现在想起来,小编当时就该立即站出来向小美揭穿这一切!

在用手机淘宝购物时为什么每个人手机上显示的内容都是不一致,都是因人而异的,这一切都是个性化推荐在作祟。所谓的个性化推荐实际背后有一套成熟依托推荐算法的系统,它能通过各种细节洞悉客户的喜爱偏爱,以及客户的性格、购买习惯、经济实力等等,从而 给用户精准推荐她最感兴趣和可能购买的商品。

今天小编就以最为简洁的方式介绍推荐系统中的一个小小的角落,基于用户的协同过滤算法进行个性化推荐。它是一种依据用户行为数据,根据用户之间的相似性向目标用户推荐它可能喜欢的物品的一种方法,说起来比较绕口,举个栗子…

小美是个资深淘宝控,闲着没事儿就会逛淘宝,看到喜欢的商品的时候,她就会点进去详情页仔细查看,如果更喜欢一点她就会将这件商品收藏起来,如果实在恰入小美法眼的话,二话不说小美拿出我的花呗就开始买买买。当然这一切的操作行为都被淘宝的算法团队看的明明白白,所以他们通过小美的操作行为抽象出一个“喜欢程度”,规则如下:1.如果查看了商品详情并浏览10秒以上,得1分2.如果浏览了商品并点击了收藏商品,得4分(浏览操作不单独加分)3.如果购买了商品直接,得8分(其余操作不单独加分)

经过一个小时的逛淘宝过程,小美的操作行为都被日志记录下:1.小美对商品A查看了详情并浏览18秒2.小美对商品B进行了收藏3.小美对商品C进行了惨无人道的购买行为

经这些行为后,可以总结出小美对商品的一些“喜欢程度”。我们假设这家淘宝只有5件商品,可以得到如下内容:

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可以看到,商品A、B、C都因为小美对其产生了一些行为后,得到了对应的喜欢程度得分,那小美对商品D、E的喜欢程度是空缺的,那就一定代表小美不喜欢商品D、E吗?这显然是不准确的,因为可能小美就没有在淘宝上发现这两件商品,并不能直接说小美对这两件商品一点都不感兴趣。现在商家想要将商品D或E介绍给小美,但是到底首先应该推荐哪个商品给小美呢?这时就体现了个性化推荐的重要性。淘宝除了收集小美的操作行为之外还收集了其他用户的行为,如狗剩、建国、小花三人的行为,这时就有如下的数据:

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有了这4个客户的行为数据,现在我想给小美推荐商品,优先推荐商品D还是E?具体的步骤如下(user-based协同过滤算法):1.分别计算小美与狗剩、建国、小花的偏好相似性,计算办法通常采用余弦相似度计算,公式为:

淘宝算法是什么样子的吗?如何向女朋友解释她淘宝首页与你不同的原因?

如计算小美与狗剩的相似度就是向量[1,4,8,0,0]与向量[0,0,1,1,8]的相似度,结果为0.109。按同样的公式求出小美与建国和小花的相似度分别为:0.079,0.736。

2.计算用户对待推荐商品的预测评分,具体计算方式与结果如下。小美对商品D的预测喜欢程度:(0.109*1+0.079*0+0.736*8)/(0.109+0.079+0.736)=6.49小美对商品E的预测喜欢程度:(0.109*8+0.079*4+0.736*1)/(0.109+0.079+0.736) = 2.08

实际这就是将相似度和用户对该商品喜欢程度相乘,然后相加,然后再除以相似度的和。狗剩对商品D的喜欢程度为1,建国为0,小花为8。将它们分别乘以与小美的相似度,最终得到小美对商品D的喜欢程度。相似的方法求出小美对商品E的喜欢程度。

3.选取喜欢程度分值更高的商品进行最终推荐,最终向小美推荐商品D。这就是基于用户的协同过滤算法。

总结一下:user-based协同过滤算法就是通过计算用户之间的相似度,然后对目标用户未发生过行为的商品进行“喜欢程度”的预测,预测的方式就是通过用户之间相似度与他们给该商品的评分做一下加权。最终向用户推荐经过算法预测“喜欢程度”较高的商品。你明白了吗?须知:真实电商网站的推荐算法远比上述介绍复杂的多。可以说推荐系统是一项艺术,这一点也不为过。

看完小编的这篇文章,怎么样,女朋友好奇或者朋友询问技术的时候,知道怎么回答他们了吗~

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