58转转：零起点构建个性化推荐体系

在互联网推荐系统的设计与实现过程中，"从0开始做互联网推荐"这一指南深入探讨了58转转这个真实个人闲置物品交易平台的个性化推荐策略。该框架包括五个主要模块： 1. **首页推荐**：首先，系统通过分析用户的年龄、性别、品类偏好等线下信息，构建用户画像，并在首页展示个性化的宝贝推荐。这一步强调了对用户行为数据的深入理解和利用。 2. **宝贝详情页推荐**：基于用户的购买历史和兴趣相关性，提供"买了还买"和"看了还看"类型的关联宝贝推荐，增强用户的购买欲望。 3. **附近推荐**：除了常规的用户位置信息，还会考虑用户的常见活跃区域，如家或工作地点，以便于提供更贴近用户生活的推荐。 4. **搜索推荐**：搜索引擎不仅匹配关键词，还会考虑同义词、近义词、易错词和拼音等因素，同时在产品层面提供搜索建议，比如提示用户可能寻找的宝贝名称。 5. **召回推荐**：当用户离开平台时，通过RFM模型（最近一次购买时间、频率和金额）来评估用户价值，然后发送优惠券或消息推送，旨在提高客户召回率和挽留策略。 RFM模型是评估用户价值的重要工具，它通过三个关键指标量化用户行为：最近一次购买的时间（Recency）、购买频率（Frequency）以及购买金额（Monetary）。通过这些数据，推荐系统能够更准确地预测用户的购买意愿。 用户画像的构建涉及多种途径，如用户填写的资料、历史行为数据（如购买、收藏等）、应用程序安装情况，以及第三方数据的补充。宝贝画像则针对不同类别进行细分，例如对手机进行词频统计和人工review，以便为每个宝贝赋予特征描述。 推荐策略的核心在于将用户和宝贝打上标签（TAG），并将这些标签应用于个性化推荐。通过统计用户的购物行为，推荐系统能够更精准地推送用户可能感兴趣的商品。 这个推荐系统的设计注重用户体验和数据驱动，通过多维度的数据分析和画像技术，实现商品的个性化推荐，以提升用户满意度和交易转化率。