天猫推荐算法：得福团队的实践与成果

"天猫推荐算法是阿里巴巴得福团队的研究成果，由张奇（花名得福）主导。张奇拥有中国科学技术大学博士学位，自2012年4月起在天猫推荐系统部门工作，专注于构建高效和精准的个性化推荐服务。该报告分为几个关键部分： 1. 用户到物品推荐（User2Item）：这部分探讨了如何根据用户的浏览、搜索和购买行为来推测他们可能对哪些商品感兴趣。通过分析用户的历史交互数据，如Jaccard相似度和余弦相似度（CosSim）等方法，计算用户与商品之间的关联度，从而实现个性化推荐。 - Jaccard相似度衡量的是用户U和商品I之间共同兴趣的比例，计算公式涉及集合的交集和并集。 - CosSim则是基于物品间的相似性进行推荐，通过计算用户与多个商品的相似度加权平均值，以确定最终推荐。 2. 推荐在天猫的应用：这部分介绍了推荐算法在实际场景中的应用，比如浏览历史的商品推荐、购买行为的影响以及如何通过点击率和购买率相结合来评估推荐效果。例如，通过计算UV（用户与商品）的点击率和购买率，以及这两个指标的乘积（点击率*购买率），来优化推荐策略。 3. Item2Item推荐：这种算法关注的是直接基于商品之间的关系进行推荐，例如查看了商品A的用户可能也会查看商品B，通过计算商品之间的关联权重，提升推荐的精准度。 4. 算法效果评估：报告中提供了具体的数值结果，展示了使用Jaccard和CosSim两种相似度计算方法后，推荐系统的性能指标，如推荐的准确性和转化率。例如，CosSim算法在某些情况下比Jaccard相似度稍有优势，显示出更高的点击率和购买率。 总结来说，天猫推荐算法的核心在于利用用户行为数据，通过不同的相似度计算方法，为用户提供个性化的商品推荐，并通过实时的性能评估不断优化推荐策略，以提高用户的购物体验和平台的商业转化。"