互联网电商平台个性化智能推荐系统设计难点与实现

互联网电商平台个性化智能推荐系统设计难在哪里 本文将深入探讨互联网电商平台个性化智能推荐系统设计的难点和挑战，从市场用户调研到互联网电商平台产品设计，再到上线运营推广，覆盖的面很宽，但最为关键和难度最高的就是个性化推荐系统、搜索和大数据系统。 个性化智能推荐系统设计的三步构成： 1. 建立平台用户行为的召回模型，维度基于用户历史行为数据召回、用户偏好召回和用户地域召回来实现。用户历史行为数据召回基于用户历史浏览、点击、购买、评论、分享、收藏、关注等触点，分类推荐在线相关、在线相似、离线相关、离线相似行为；基于用户偏好召回是基于用户归类画像与平台多屏互通融合；基于用户地域召回是基于用户地域的网格化来实现地域行为推荐算法。 2. 召回模型匹配算法，利用高斯逻辑回归及多维算法来得出与用户召回行为的匹配商品及广告信息。 3. 平台针对匹配模型推荐结果的排序算法，基于用户交互日志通过模型训练特征权重，采用排序算法来实现自动匹配个性化推荐。 在系统实现技术架构上，为支撑个性化推荐系统平均至少每周进行算法迭代，采用HBase、Spark及MapReduce等系统架构，在个性化推荐系统优化升级中，与DNN融合的速度越来越快。 个性化智能推荐系统的最终目标就是让一个普通访问电商平台的用户，在进入平台页面时，系统能够根据用户日常的行为偏好和习惯，用户心理想要购买的商品，在还没有发生点击行为时，系统能自动推荐到用户访问的页面，提升平台用户下单转化率。 平台前端实现用户千人千面，而后端需要建立复杂的用户全网行为数据采集、存储加工、数据建模和用户画像过程，单纯采集互联网电商平台数据，仅能达到个性化推荐效果的40%左右，如果要提升个性化推荐的效果，就必须覆盖用户全网行为轨迹，甚至用户线下的行为轨迹，这就形成了个性化智能推荐系统设计的难点和挑战。 个性化智能推荐系统设计需要考虑多方面的因素，包括用户行为数据、用户偏好、地域行为、搜索和大数据系统等，以实现真正的个性化智能推荐。