淘宝猜你喜欢之推荐玩法怎么实操去算

　　随着算法技术的发展，各大平台对用户推荐的算法是越来越精准了，我们商家最关心的是自己的产品怎么做才能被系统推荐给用户呢?这里57淘宝论坛网小编将从算法的逻辑与运用这两个方面来为大家解开疑问。　　推荐算法的逻辑：这里我们抛开专业、繁琐的技术与公式来介绍各平台常用的、通俗易懂的、经典的基础推荐算法。(此次我们介绍的算法案例与逻辑并不能等同于理解是天猫平台的算法，各平台的算法差异与难度远比基础算法复杂)，本篇是为了帮助大家理解算法流量竞争的基础规律，获得提升利润的一把秘钥。
　　1、特征关系推荐这种推荐算法的逻辑是对用户先做一个特征关系画像，再去匹配有此特征关系画像的商品。也就是通过用户的特征关系作为牵线，相互匹配。※用户特征关系※商品特征关系※用户与商品的推荐匹配机
      1)用户特征关系画像：为了让大家能够更具象的理解，下面会用基础的矩阵方式来介绍下这种算法的逻辑。用户对产品理解的特征关系做出分类，如“英伦、古典、简易、朋克、中性......等等”其实可以划分出非常多的特征关系，这里只列举5类，方便我们简化后面的矩阵计算。一个用户对商品的特征关系偏好程度是不同的，可以用数字趋近1代表很喜欢，趋近0代表不喜欢。我们假设挑选3个用户“小明、小方、小牛”，用矩阵的形式表达3个用户对商品特征关系的画像。用户-特征关系矩阵：用户 英伦 古典 简易 朋克 中性小明 0.6 0.9 0.1 0.1 0.1小方 0.1 0.2 0.6 0.8 0.8小牛 0.3 0.7 0.4 0.2 0.2
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