电商与在线教育平台智能推荐算法策略

"该文档详细介绍了电商和在线教育平台如何运用智能推荐算法来提升用户体验和转化率。在设计推荐系统时，重点在于预测用户需求，采用二分类模型预测短期需求，并通过用户行为、课程属性和用户属性等多维度特征进行建模。特征工程包括短期用户行为、课程属性和用户属性的加工，而模型训练则考虑了PLM、LightGBM、FM等模型。" 电商和在线教育平台的智能推荐算法设计旨在提高用户点击和购买转化率，满足用户个性化需求。首先，推荐系统基于用户的近期行为，预测其当前的需求，再结合用户的偏好来推荐相应的课程。在算法选择上，文档建议使用二分类模型，这是因为这类模型能够有效预测用户短期内可能感兴趣的内容，有助于提高推荐的准确性和即时性。 在算法设计的过程中，首先需要对数据进行深入调研，理解模型应用的业务环境和目标。例如，由于用户购买行为相对较少，需要扩大正样本范围，将点击、收藏、分享等行为纳入考虑，通过设定样本权重来反映不同行为的偏好程度。同时，为了平衡正负样本比例，负样本通常需要进行抽样处理。 特征工程是构建推荐系统的关键步骤。特征包括短期用户行为特征（如点击、收藏次数）、课程属性特征（如类目、标签、销量比值、价格比值）以及用户属性特征（如性别、年龄、职业）。此外，用户的长期偏好，如矩阵分解得到的标签偏好和价格偏好，也是重要的输入。 模型训练阶段，提到了PLM、LightGBM和FM等模型。PLM利用分块技术实现非线性关系，适合处理大规模稀疏特征；LightGBM在梯度提升树基础上优化，训练速度快且效果良好；FM（Factorization Machines）模型则能捕捉特征之间的二阶交互效应，适用于处理推荐系统中的高维稀疏数据。 总体来说，这个推荐算法设计注重结合业务目标，通过精细化的特征工程和多模型比较，旨在创建一个能够精准预测用户需求并提供个性化推荐的高效系统。在实际应用中，根据数据质量和业务变化，特征和模型选择可能会进一步优化调整。