京东大数据应用：推荐与搜索技术在电商平台的实践

"[讲义]刘尚堃;推荐和搜索在电商平台的大数据应用" 这篇讲义主要探讨了在电子商务平台上，大数据如何应用于推荐和搜索系统，以提高用户体验、转化率和企业价值。京东商城的技术总监刘尚堃分享了他在京东的工作经验以及相关领域的技术架构。 首先，刘尚堃提到大数据在B2C平台中的重要地位，它不仅影响现金流、业务扩展，还对用户周转率和利润率起着关键作用。大数据的应用，如推荐和搜索技术，能够直接推动GMV（商品交易总额）增长，提高转化率，并提升用户体验。 在数据产品概览部分，他指出京东的搜索引擎涵盖了多种业务场景，包括京东搜索、类目导航、移动平台搜索以及微信/手Q平台搜索。推荐系统则包括80多个产品，服务于移动端、微信/手Q和Web端，对PC、移动和社交平台的销售额贡献显著。 京东的推荐搜索基础数据架构包括了多种基础模型，如基于自然语言处理（NLP）的产品中心词模型，用于理解和关联商品之间的关系。此外，还有基于用户画像的长期兴趣模型和实时兴趣模型，前者描绘用户的长期偏好，后者则根据用户的即时行为进行动态推荐。地域信息、评论情感分析也被纳入模型中，以更精准地理解用户需求。 预测平台是数据应用的关键组成部分，通过数据分析发现优化方向，例如关联搜索功能的引入，使图书品类的搜索转化率提升了6个百分点。个性化搜索是另一大亮点，通过定制化的搜索结果，进一步提升了用户体验和购买转化。 刘尚堃的分享展示了大数据在推荐和搜索系统中的核心作用，这些技术的创新与实践不仅提升了京东的业务效率，也为整个电商行业提供了有价值的参考。