天猫推荐系统详解：算法架构与实战应用

天猫推荐系统是阿里巴巴集团旗下的天猫平台为了提升用户体验和销售转化率而实施的一种智能算法。该系统由张奇（得福）领导的推荐算法团队开发，自2012年4月起一直致力于为消费者提供个性化的产品推荐。整个推荐系统主要分为两个核心部分：user2item和item2item。 1. **user2item**：这一部分强调的是基于用户行为的个性化推荐。它通过分析用户的浏览、搜索和购买历史，计算用户之间的相似度，然后推荐给用户可能感兴趣的商品。例如，如果用户A和用户B有相似的购物习惯，那么用户A浏览过的商品会被推荐给用户B。算法使用的评估指标包括Jaccard相似度和余弦相似度（CosSim），分别衡量了用户兴趣集的交集大小和角度余弦，以此来预测用户的购买可能性。在实验中，Jaccard相似度和CosSim算法的点击率分别为4.14%和4.37%，购买率分别为2.42%和2.45%，表明这种用户画像和相似度匹配在实际应用中有一定的效果。 2. **item2item**：这部分则着重于基于商品本身的关联性进行推荐。它分析商品间的关联性，比如商品A经常被同一用户同时购买的商品B，或者商品A和商品C在购买历史中的组合频率。这种方法也考虑到了用户的行为数据，如浏览时间（10h和10min），以更精准地预测用户的兴趣。通过计算相似度得分并加权，item2item算法试图找到那些潜在的“互补”或“搭配”商品。 在推荐策略上，除了基础的浏览-购买（V2V）关系，还包括了浏览但未购买（B2B）的数据利用，通过权重乘法和统计学方法来优化推荐结果。系统还会结合用户行为的实时更新（t和f），以及不同时间维度的信息（W），进一步提升推荐的时效性和准确性。 天猫推荐系统通过整合用户行为数据、商品属性以及两者之间的关联性，实现了精细的个性化推荐，从而提升用户的购物体验和平台的转化率。通过不断优化算法和模型，如使用Jaccard和CosSim等评估方法，持续改进推荐效果，是现代电子商务中不可或缺的重要组成部分。