淘宝推荐系统

1、推荐系统概念

一、推荐系统定义

维基百科：推荐系统属于资讯过滤的一种应用。推荐系统可以将可能受喜爱的资讯或实物（例如：电影、电视节目、音乐、书籍、新闻、图片、网页）推荐给使用者。

推荐系统大致可分为两类，即个性化推荐和非个性化推荐。

二、推荐系统做用

从用户角度：

• 提升用户忠诚度
• 帮助用户快速找到商品

从网站角度：

• 提升网站交叉销售能力
• 提升成交转化率

好的推荐系统更像一个有经验的网站导购员

三、推荐系统与其余系统的区别

推荐与搜索

相同点：帮助用户找到商品

不一样点：搜索是经过用户主动输入的关键字进行查询。推荐则是用户在浏览网站的过程当中，不必定须要用户输入，根据当前网页的上下文进行个性化的信息输出。

推荐与广告

相同点：基于用户行为

不一样点：广告目的是帮助商家推广商品等，推荐系统帮助用户找到想要的商品等。

推荐与SNS

相同点：它们都有基于人群的共同点产生推荐

不一样点：一个是机器，一个是人工

四、推荐系统的主要产品

• 同类或者相关商品、店铺推荐
• 买了还买、看来还看等
• 猜你喜欢
• 群体信息披露
• 热门排行榜
• etc

2、推荐系统的组成

一、数据

• explicit（显式）：能准确的反应用户对物品的真实喜爱，但须要用户付出额外的代价。如：用户收藏、用户评价。
• Implicit（隐式）：经过一些分析和处理，才能反映用户的喜爱，只是数据不是很精确，有些行为的分析存在较大的噪音。如：用户浏览、用户页面停留时间、访问次数。

二、算法

• 离线：用户类目偏好、用户购买力分析、关联性分析、类似矩阵计算等等
• 在线：排序、过滤、增量计算

算法须要配合大量业务规则，没有最好，只有更好！

三、消息系统

消息系统是大型系统不可或缺的重要组成部分，与其余系统解耦，消息转发。

四、搜索引擎

主要功能是进行文本分析抽取关键词，做为推荐系统的一个信息检索技术内容相关性匹配。

五、NoSQL

简单、高性能、方便定制

六、分布式计算

使用MapReduce , Hive、Hadoop进行大规模数据统计和运算和大数据集合的ETL

3、淘宝的推荐系统

一、淘宝数据特色

• 数据量巨大：数百万店铺、数亿激活用户、数亿的在线商品、数十亿的收藏信息…
• 商品问题：同一类商品多个卖家、标类非标类、类目属性正确性、恶意收藏、刷信誉…

二、淘宝推荐系统应用场景

目前覆盖大小场景60多个，主要包括

• Detail 浏览了还浏览
• 收藏夹弹出层推荐
• 购物车弹出层推荐
• 已买到宝贝你可能感兴趣
• 淘宝无线应用
• EDM（重复购买提醒）
• 各个垂直频道
• 个性化list排序
• 开放平台api

淘宝业务产品丰富，推荐功能穿插其中，推荐功能涵盖的范围更广，不少场景推荐算法与业务规则相关。

三、淘宝推荐系统算法

①基础算法：聚类算法，预测算法，分类算法等，主要用于产生基础知识库

• 预测算法：logistic 回归，经过以点击率为目标，以商品，卖家等因素做为指标，创建预测模型构建淘宝优质宝贝库
• 分类算法：朴素贝叶斯，商品性别判断（男性，女性，中性），用户性别判断
• 聚类算法：人群，用户细分，用于降维

②推荐算法：content-based，collaborative-based，Association Rules等等

基于内容推荐：经过给用户和商品标注Tag，经过内容匹配算法，推荐商品给用户

• 优势：简单，搜索引擎支持，解决部分冷启动问题
• 缺点：难以区分商品信息的品质,并且不能为用户发现新的感兴趣的商品,只能发现和用户已有兴趣类似的商品

协同思想

• 优势：新奇特，个性化程度高
• 缺点：冷启动，稀疏性

关联规则：类目的相关性、商品相关性、人的相关性

四、推荐系统的效果评测

• Offline: 给定输入输出，验证系统的输出
• Online : ABTest （衡量指标：CTR GMV 转换率）

五、淘宝推荐系统的设计

• 提供统一的平台管理各个推荐模块
• 提供高性能分布式存储
• 提供算法的AbTest和效果统计
• 提供灵活算法配置

①   分布是存储：Treasure

• 存储云梯（hadoop）上对用户、商品等原始数据分析的结果
• 云梯周期性同步，无实时更新
• 为推荐系统提供ABTest存储支持
• 可直接存储部分推荐算法的结果供推荐使用
• 动态部署

②调度系统

• 负责周期性云梯（hadoop）任务调度
• 分布式
• 生产者 消费者

③协调系统

• Zookeeper集群
• 智能路由
• 线上与线下联动通知
• Job依赖通知

总结：推荐系统是须要不断创新而且与场景和行业有事紧密的关系