C2C电商平台推荐系统架构演进：从粗放到机器学习驱动

本资源是一份关于C2C电商平台推荐系统架构演进的详细分析文档，由经验丰富的IT专家张相於（zhangxy@live.com），GrowingIO机器学习总监分享。文档深入探讨了C2C市场的特性和挑战，以及推荐系统在不同发展阶段的演变。 首先，C2C市场被定义为真·个人对个人的市场，它不仅涉及物品交易，还包括技能交换，旨在帮助用户发现更广阔的世界。C2C市场的特性如信息发布的随意性、商品库存的唯一性和买卖双方对时效性的高敏感性，都对推荐系统提出了独特的挑战。 分享内容分为三个部分：C2C市场介绍、feed流推荐服务架构的演变以及用户画像系统架构的演变。 1. C2C市场介绍： - 描述了C2C市场的核心概念，包括其作为个人对个人交易平台的作用，以及物品交易和技能交换等多元功能。 - 提及了市场中的主要特点，如信息的开放性、商品的独特性和快速响应需求的重要性。 2. 推荐系统架构演变： - 石器时代：推荐系统以粗粒度的个性化推荐为主，个性化程度低，召回维度单一，复用率和缓存效率有待提高。 - 青铜时代：引入了细粒度多维度个性化推荐，通过类别级到单品级的转变，结合协同过滤（CF）和用户画像，增加了召回维度，提升了数据利用效率，转化率显著提升78%。 - 工业革命I：推荐系统转向实时推荐，离线挖掘数据实时化，用户兴趣实时更新，进一步提高了转化率89%。 - 工业革命II：机器学习驱动的推荐系统出现，采用目标导向的排序策略，基于ML的模型优化召回质量和排序，同时预测用户兴趣，总转化率提升至109%。 3. 用户画像系统架构： - 分析了用户画像的重要性，强调做有用的用户画像，如通过职业、年龄、性别等基本信息，细化刻画用户的偏好和行为特征。 - 强调了多维度用户画像的构建，包括性别、偏好、类别偏好和关键词嵌入表示，但同时也指出存在的问题，如数据一致性问题和管理上的挑战。 - 商品画像方面，提出了统一生成框架，以解决不同维度数据生成和使用的不一致问题。 通过这份35页的分享，张相於深入剖析了C2C电商平台推荐系统从早期的传统方法到现代机器学习驱动的演变过程，展示了如何通过不断优化和创新来提升用户体验和业务效果。这对于理解和设计高效、精准的C2C电商平台推荐系统具有很高的参考价值。