个性化推荐与活动配置方案

泰活力个性化推荐与活动灵活配置方案介绍

一、个性化推荐

个性化推荐服务会员，将流量的价值最大化。推荐系统架构：量身定做、个性化。智能推荐平台分析用户画像特征与商品服务特点，简单规则与高级算法结合，适应更多场景需求。

用户画像维度

• 用户行为：浏览、点击、购买、投诉

• 用户类型

• 产品偏好

• 消费属性（能力、行为、意愿、偏好）

• 兴趣偏好（品牌、规格）

• 平台属性（位置、真实属性）

• 用户基本属性（性别、年龄）

• 敏感度（活动、优惠、热点）

用户行为获取 → 模型设计 → 标签体系管理

• 标签定义

• 标签计算（算法计算或人工指定）

• 标签评估（准确、合格、不准确）

推荐服务：系统冷启动

• 用户冷启动：基于注册信息、兴趣描述推荐

• 物品冷启动：推荐热门、代表性、多样性物品

• 系统冷启动：基于专家标注推荐

二、推荐方案详解

1. 基于标签的推荐

• 统计每个用户最常用标签

• 统计每个标签下被打次数最多的物品

• 为用户推荐其常用标签下的热门物品

2. 基于内容的推荐

• 提取商品特征（类目、属性、品牌、标题、标签、组合、评分）

• 计算用户喜欢的特征（如TF-IDF）

• 余弦相似度计算商品相似度

• 根据用户反馈不断更新用户特征

3. 基于用户协同的推荐

输入参数：

• 用户标识

• 商品标识

• 用户行为种类（浏览、点赞、收藏、加购、下单）

• 行为上下文（时间、地点）

• 行为权重（浏览时长、购买频次）

• 行为内容（评分、评论）

步骤：

• 为用户行为定义分值（浏览0.1分，收藏0.5分等）

• 余弦相似度计算用户相似度

• 选取相似度高的用户集合（如阈值0.85）

• 推荐目标用户未浏览过的商品

• 按兴趣度排序推荐

示例：

• 用户1001与1002相似度0.863

• 推荐自拍杆（8.191）和白酒（2.589），自拍杆优先

4. 基于商品协同的推荐

• 分析用户行为记录内容之间的相关性

• 不依赖商品属性和类目

• 计算公式：相似度 = |N(i) ∩ N(j)| / |N(i) ∪ N(j)|

• 推荐用户喜欢的同类商品（如买手串也买茶具、檀香）

示例：

• 用户A：A、C

• 用户B：A、B、C

• 用户C：A

• 商品A与C相似度最高，推荐C给用户C

推荐列表生成

• 根据用户多个行为生成多个推荐列表

• 去重、提升重复出现的低分项权重

• 按相似值排序展示

三、活动灵活配置

活动制作流程（基于互联网电商最佳实践）

1. 创建活动

2. 目标用户推送

3. 活动页面设置

4. 活动效果预估

活动概念模型

• 活动信息

• 奖励规则

• Banner图

• 目标用户群

• 活动策划人、负责人

• 活动类别

• 活动预估

四、案例介绍：华为视频智能推荐系统

使用推荐算法

• 热门推荐

• 冷启动推荐

• 协同推荐（用户协同、内容协同）

• 基于用户偏好推荐

用户偏好推荐算法

总评分 = 时间T×X% + 内容偏好C×Y% + 用户群U×Z%

• 时间：历史偏好、短期偏好、长期偏好

• 内容偏好：导演、演员、流派

• 用户群：老年、中年、青年、儿童

视频内容评分示例

1. 选择电影

2. 找出相同流派，计算流派总和

3. 计算演员和导演

4. 评分权重：流派占5，演员占3，导演占4