淘宝店铺分析app推荐哪个 淘宝类app零基础制作

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以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。手淘推荐简介手淘推荐的快速发展源于2014年阿里“All in 无线”战略的提出。在无线时代，手机屏幕变小，用户无法同时浏览多个视窗，交互变得困难，在这样的情况下，手淘借助个性化推荐来提升用户在无线端的浏览效率。经过近几年的发展，推荐已经成为手淘上面最大的流量入口，每天服务数亿用户，成交量仅次于搜索，成为了手淘成交量第二大入口。今天的推荐不仅仅包含商品，还包含了直播、店铺、品牌、UGC，PGC等，手淘整体的推荐物种十分丰富，目前手淘的整体推荐场景有上百个。推荐与搜索不同，搜索中用户可以主动表达需求，推荐很少和用户主动互动，或者和用户互动的是后台的算法模型，所以推荐从诞生开始就是大数据+AI的产品。

手淘推荐特点相比于其他推荐产品，手淘推荐也有自身的如下特点：1.购物决策周期：手淘推荐的主要价值是挖掘用户潜在需求和帮助用户购买决策，用户的购物决策周期比较长，需要经历需求发现,信息获取，商品对比和下单决策的过程，电商推荐系统需要根据用户购物状态来做出推荐决策。2.时效性：我们一生会在淘宝购买很多东西，但是这些需求通常是低频和只在很短的时间窗口有效，比如手机1~2才买一次但决策周期只有几小时到几天，因此需要非常强的时效性，需要快速地感知和捕获用户的实时兴趣和探索未知需求,因此，推荐诞生之初就与Flink、Blink实时计算关系非常紧密。3.人群结构复杂：手淘中会存在未登录用户、新用户、低活用户以及流式用户等，因此需要制定差异化的推荐策略，并且针对性地优推荐模型。4.多场景：手淘推荐覆盖了几百个场景，每个场景都独立进行优化显然是不可能的，而且每个场景的条件不同，因此超参也必然不同，无法依靠人工逐个优化场景模型的参数，因此需要在模型之间进行迁移学习以及自动的超参学习等，通过头部场景的迁移学习来服务好尾部场景。5.多目标和多物种。推荐技术框架如下图所示的是手淘推荐的技术框架。2019年双11，整个阿里巴巴的业务全部实现上云，因此手淘推荐的技术架构也是生长在云上的。推荐的A-B-C包括了推荐算法和模型、原始日志和基于日志加工出来的特征和离在线计算及服务能力，比如向量检索、机器学习平台、在线排序服务等。除了云，今年我们通过把深度学习模型部署到了端上，实现了云和端的协同计算。接下来将主要围绕数据、基础设施以及算法模型进行介绍。

数据-基础数据手淘的推荐数据主要包括几种，即描述型数据比如用户画像,关系数据比如二部图或稀疏矩阵,行为序列和图数据等。基于用户行为序列推荐模型在手淘商品推荐应用最为广泛，图模型则是近两年发展较快的模型，因为序列通常只适合于同构的数据，而在手淘里面，用户的行为有很多种，比如看视频、搜索关键词等，通过graph embedding 等技术可以将异构图数据对齐或做特征融合。数据-样本数据样本主要包含两部分元素，label和特征。label一般在手淘推荐中有几类，比如曝光、点击、成交以及加购等。特征则比较多了，比如用户自己的特征、用户上下文特征、商品本身特征以及两两组合特征等。根据用户的特征和行为日志做Join就形成样本表，这些表格存储的时候就是按照稀疏矩阵方ó
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