卓越亚马逊的推荐系统
你推荐的是我想要的吗——揭秘Amazon推荐系统
你推荐的是我想要的吗——揭秘Amazon推荐系统熟悉Amazon的小伙伴应该都知道它的推荐功能是十分强大的，它可以根据用户的习惯，性质等推荐各种不同的产品。
推荐系统作为成熟的技术用到网站的各个方面，通过这个技术电商网站可以为用户作产品推荐，为用户提供个性化服务。
而电商网站被大家提得最多的产品推荐就是Amazon。
下面小编就带领小伙伴们看一下Amazon是怎么想大家推荐东西的。
对于注册过的用户，Amazon会根据用户的历史浏览记录在登入界面首屏展现出一个今日推荐的栏目，紧接着是最近一次浏览产品的记录和根据该物品所给的产品推荐，例如：根据浏览推荐给我的产品、浏览某产品的用户会买另外一种产品的概率。
还有值得注意的是，每个页面最下方网站都会根据用户的浏览行为做响应推荐，如果没有浏览记录则会推系统畅销产品。
而对于没有进行注册的用户，Amazon则会给出不同的推荐方式，在网站首页和类目栏，会根据各个类目畅销产品的情况做响应的推荐，其主要表现形式为排行榜。
在搜索浏览页面以及具体的产品页面的推荐形式则有：关联推荐（经常一起购买的商品）和基于人群偏好的相似性推荐（购买此产品的顾客也购买了什么产品、看过此产品的顾客购买的其他产品）等。
小编觉得这个产品推荐系统其实就类似于实体店里面的导购员，好的导购员可以提高顾客的购买意愿，带给顾客一个良好的购物体验。
同样的道理，一个强大的推荐系统对于咱们卖家小伙伴来说不仅可以更好的向顾客展示商品、提高用户体验、生产许多个性化的推荐，从而提高订单转化率，而且可以发现顾客的潜在需求，开拓更加广阔的市场。
Amazon就有35%的销售额是与它的推荐系统相关的。
接下来小编要说一句但是怎么怎么样。
在刚刚过去的某一天，微软的一个名叫Amit·Sharma的研究员发表了一篇论文《Estimating the causal impact of recommendation systems from observational data》，对amazon35%的销售额是与它的推荐系统相关的这个事情提出了质疑。
亚马逊物流+亚马逊客户卓越运营系统（ACES）-3全球标杆项目（GlobalBenchma。。。
亚马逊物流+亚马逊客户卓越运营系统（ACES）-3全球标杆项⽬（GlobalBenchma。
3.3.3全球标杆项⽬（Global BenchmarkingProject）亚马逊飞轮是我们快速成长的引擎，在运营中⼼我们有责任去⽀持这种快速的成长。
这种快速的成长意味着，⼯作有更多的机会，公司会更健康的发展。
我们做全球标杆项⽬（GlobalBenchmarking Project）这项⼯作，可以使我们的成本更低,为客户提供更多选择和完美的客户体验。
我们所讲全球标杆项⽬Global Benchmarking Project，是来⾃整个亚马逊全球各个FC的最佳实践，我们要将这些最佳实践标准化。
我们是把亚马逊和亚马逊运营最佳实践提取出来，并把这些领域组合成运营系统来发展⼏千名现有的和未来的领导以⽀持我们未来若⼲年的发展在2014年， WWACES 和 Ops 发起了这项⼯作，进⼀步改善安全、质量和成本,从⽽给客户带来更好的体验。
在北美 ,IND1和PHX6被选为最优的运营中⼼，他们的管理实践和系统配置被研究，⼀些关键的对⽐元素被⼀步步被详细描述，并提供了⼀些技术和功能的⽅法，最后标准化为34个⽂档。
在中国区，在2014年11⽉底开始。
中国是启动global benchmarking project第⼀个⾮英语国家。
由于中国区各个运营在布局，产品结构和⼯艺过程不⼀样，我们不能像北美把IND1 /PHX6直接作为标杆FC。
中国区 ACES 团队在学习北美运营中⼼最佳实践⽅法的基础上将会把中国区内最优的⽅法整合到⼀起，建⽴出⼀套建适合于中国区的⽂档。
全球标杆项⽬（GlobalBenchmarking Project）与持续改进的循环ContinuousImprovementCycle (CIC) 关系这个项⽬可以带来什么？· 识别新的成本节约机会· 超过30个标杆⽐较的流程· 详细的流程⽂件和审核表· 在改善之前保证在最基本状态· 提⾼计划与执⾏· ⽇常的流程审核· 定期的业绩回顾· 跟踪与提升· 对可变成本的正⾯影响和过以往Benchmarking项⽬的不同点：i. Self-Audit Tool (SAT)-我们这个项⽬在完成⽂档翻译和引进，⽂档的回顾，确定，批准，现场培训后，最重要的和以往不同的⼀步将启动盲审（Blindaudit）。
智能推荐系统人工智能技术在推荐系统中的应用案例
智能推荐系统人工智能技术在推荐系统中的应用案例一、引言随着互联网技术的迅猛发展和人们对信息获取需求的增加，推荐系统作为一种信息过滤和个性化服务的工具，正变得越来越重要。
智能推荐系统的出现，不仅使得用户可以更快速地获得满足其兴趣和需求的信息，同时也为商家提供了更精准的推销渠道。
本文将通过介绍几个有代表性的案例，来探讨人工智能技术在推荐系统中的应用。
二、 Amazon 推荐系统Amazon是全球最大的电子商务平台之一，其推荐系统被广泛认为是行业内的佼佼者。
Amazon的推荐系统主要基于协同过滤算法，通过分析用户的购买历史、评价等信息，挖掘出关联商品，并向用户推荐具有高关联度的商品。
但在近年来，Amazon也开始引入深度学习技术，构建了更精准的推荐系统。
通过深度学习网络的训练，Amazon成功解决了传统推荐系统无法解决的长尾问题，即使在较少用户评价的商品上也能获得较好的推荐效果。
三、 Netflix 推荐系统Netflix是全球领先的在线流媒体平台，其推荐系统的成功应用为用户提供了更好的影视体验。
Netflix的推荐系统主要基于个性化的机器学习算法，并构建了一种称为"矩阵分解"的模型。
该模型通过分析用户的历史观影记录，将用户和电影映射到一个隐含的特征空间，并根据用户和电影在该特征空间的相似性为用户推荐影片。
通过不断优化该模型，Netflix不仅提高了用户的观影推荐准确性，也大大提升了用户的满意度。
四、美团点评推荐系统美团点评是中国领先的生活服务平台，其推荐系统应用案例充分展示了人工智能技术在本地生活领域的巨大潜力。
美团点评的推荐系统主要基于深度学习算法，通过分析用户历史订单、评价、位置信息等多种数据，为用户个性化地推荐餐厅、电影、旅游等生活服务。
不仅如此，美团点评还利用自然语言处理技术从评论文本中识别用户的喜好和需求，进一步提高推荐准确性和个性化程度。
五、 TikTok 推荐系统TikTok是一款风靡全球的短视频平台，其推荐系统的成功应用为用户提供了丰富多样的内容，成为年轻人喜爱的社交娱乐工具。
电子商务中的推荐系统应用案例分析
电子商务中的推荐系统应用案例分析推荐系统在电子商务领域扮演着重要的角色，为用户提供个性化的商品推荐信息，提高用户购物体验，促进销售增长。
本文将通过分析几个电子商务领域中成功应用推荐系统的案例，探讨推荐系统在电子商务中的应用及其价值。
1. 亚马逊的个性化推荐系统亚马逊是全球最大的电商公司之一，其个性化推荐系统是其成功之一。
亚马逊根据用户的购物历史、搜索记录、点击行为等大数据，利用协同过滤算法和机器学习技术，为用户推荐个性化的商品。
通过分析用户购物数据，亚马逊能够理解用户的购物喜好和需求，并向用户展示可能感兴趣的商品。
这种个性化的推荐系统不仅提高了用户购物体验，也促进了亚马逊的销售额增长。
2. 爱奇艺的视频推荐系统爱奇艺是中国领先的在线视频平台，其推荐系统基于用户的观看历史、评分、点赞等数据，利用深度学习和数据挖掘技术，为用户推荐个性化的视频内容。
通过分析用户行为数据，爱奇艺能够准确预测用户的观看喜好，并向用户推荐他们可能感兴趣的视频。
这种个性化推荐系统不仅提高了用户的视频观看体验，也帮助爱奇艺提高了用户留存率和广告收入。
3. 美团外卖的餐饮推荐系统美团外卖是中国领先的在线外卖平台，其推荐系统基于用户的历史订单、搜索记录、位置等数据，结合用户的餐饮偏好和需求，为用户推荐个性化的餐厅和菜品。
通过分析用户数据，美团外卖能够准确了解用户的餐饮口味和喜好，并向用户推荐符合其口味偏好的餐厅和菜品。
这种个性化推荐系统不仅提高了用户的订餐体验，也帮助美团外卖增加了订单量和用户黏性。
4. 豆瓣的图书推荐系统豆瓣是中国领先的图书评分和推荐平台，其推荐系统基于用户的阅读历史、评分、评论等数据，利用协同过滤算法和自然语言处理技术，为用户推荐个性化的图书。
通过分析用户行为和社交数据，豆瓣能够理解用户的阅读喜好和兴趣，并向用户推荐他们可能感兴趣的图书。
这种个性化推荐系统不仅提高了用户的图书推荐准确性，也增强了用户的社交互动和用户粘性。
大数据时代案例：亚马逊推荐系统机制
案例：亚马逊推荐系统机制推荐机制作为成熟的技术用到网站的各个方面，譬如内容网站推荐机制可以为用户作个性化的网页内容定制，电商网站可以为用户作商品推荐，客户中心、柜面可以利用推荐机制为用户提供个性化服务。
电商网站被大家提得最多的商品推荐要属Amazon。
一个好的推荐系统，对于电子商务网站来说：1、提高用户体验，好的个性化推荐，更好的向顾客展示商品以提高转换率。
2、发现顾客的潜在需求，提高客单价。
电商商务的先驱－亚马逊号称推荐系统提高了其30%的销售。
但一个好的推荐系统地建立不是一挥而就的，就像一个好的“导购员”，需要不断的进行经验积累、需要参加多种培训，以提高销售技能一样。
需要不断的迭代、优化，不仅需要从算法上、计算效率上提高，现在更多加入了许多数据分析师日常工作中发现的规律，（例如：通过顾客的人口统计学对顾客进行了细分，在细分好的基础上，再利用推荐系统的相关算法，可有效的提高系统的准确性。
）建立一个类似于专家库，把这些知识结合进入推荐系统中。
推荐形式包括三种：1）针对用户的浏览、搜索等行为所做的相关推荐；2）根据购物车或物品收藏所做的相似物品推荐；3）根据历史会员购买行为记录，利用推荐机制做EDM或会员营销。
前面2种表现形式是大家可以在网站上看到，而第3种表现形式只有体验后才能知晓，一封邮件，一条短信，一条站内消息都是它的表现方式。
对于非登录用户，亚马逊中国在网站首页和类目栏，会根据各个类目畅销品的情况做相应的推荐，其主要表现形式为排行榜。
搜索浏览页面以及具体的产品页面的推荐形式的有关联推荐（“经常一起购买的商品”）和基于人群偏好的相似性推荐（“购买此物品的顾客也购买了”、“看过此商品的顾客购买的其他商品”）。
对于登录用户，亚马逊中国则给出了完全不同的推荐方式，网站会根据用户的历史浏览记录在登入界面首屏展现出一个今日推荐的栏目，紧接着是最近一次浏览商品的记录和根据该物品所给的产品推荐（“根据浏览推荐给我的商品”、“浏览XX产品的用户会买XX的概率”），值得注意的是，每个页面最下方网站都会根据用户的浏览行为做响应推荐，如果没有浏览记录则会推荐“系统畅销品”。
龙狮品牌策划：亚马逊的神奇武器——推荐系统
龙狮品牌策划：亚马逊的神奇武器——推荐系统广东品牌策划公司龙狮：据说在美国有84%的网购消费者登陆亚马逊(Amazon)时并不确定自己想买什么，亚马逊的“个性化推荐系统”发挥了巨大作用，成功地为消费者“创造”并满足其需求。
在广东品牌策划公司龙狮看来，亚马逊在向消费者推荐商品的时候，绝非无的放矢。
用户过去购买过哪些商品;他们的虚拟购物车里有什么；哪些商品被他们评价或“赞”过；其它用户浏览及购买了哪些东西等等都是这家零售巨头所用的推荐系统推荐的基本元素。
亚马逊向回头客提供了深度定制的浏览体验，譬如数码爱好者们会发现亚马逊上满是新潮电子产品的推荐，而新妈妈们在相同的位置看到的却是婴幼儿产品。
亚马逊把这套自主研发的算法称为“从项目到项目的协同过滤算法”。
亚马逊如今蒸蒸向上的业绩与节节攀升的利润，推荐系统是功不可没的。
2012年第二财季，亚马逊营收达到了128.3亿美元，与去年同期的99亿美元相比大涨了29%。
毫无疑问，如此惊人的增长肯定离不开推荐系统。
亚马逊将其深度整合到购物流程的方方面面，从商品发掘到结账付款，几乎无处不在。
你会看到许多商品推荐板块;点入某个商品的网页，“人气组合”与“(浏览了该商品的)用户还购买了其它商品”等栏目赫然在目。
不过，亚马逊对推荐系统的效率守口如瓶。
亚马逊的一位发言人表示，“我们的任务是取悦用户，让他们在不经意之间发现美妙的产品。
我们相信快乐每天都会出现，这是我们衡量成功的标准。
”亚马逊还能通过电子邮件发送推荐。
虽然亚马逊网站的推荐系统绝大部分依靠自动化，但至今仍有某些部分需要人工大量参与。
亚马逊的一名员工表示，公司提供了许多软件，它们能根据用户的购买和浏览行为筛选目标用户。
不过，最终目标的确认仍依靠人工而非机器。
亚马逊员工研究邮件阅读率、点击率、退出率等关键参与指标——这可谓任何公司电子邮件营销渠道的标准做法——但鲜为人知的是，亚马逊按照邮件营收率等指标，对邮件生态系统进行优胜劣汰式优先级排序。
卓越亚马逊案例分析(一)
卓越亚马逊案例分析(一)卓越亚马逊案例分析亚马逊是全球最大的在线零售商之一，也是世界著名的互联网公司之一。
它的成功并非偶然，是由多个方面的因素导致的。
在这里，我们将从品牌建设、零售模式、技术创新以及市场营销等方面分析亚马逊的成功之处。
品牌建设亚马逊的品牌建设是全球最具品牌价值的之一，其每年的品牌价值超过274亿美元。
这与亚马逊在品牌建设上的不断努力有很大关系。
首先，亚马逊在品牌命名上就有很大的巧妙之处。
它的名字取自于南美洲的亚马逊河流域，意味着公司像亚马逊河一样广阔而充满活力。
其次，在全球范围内，亚马逊的品牌认知也非常高。
它不仅拥有全球最大的在线零售平台，还推出自己的品牌商品。
亚马逊正在大力打造自己的品牌形象，为消费者提供更高品质的商品和服务。
零售模式亚马逊采用的是最初以在线图书销售为主的B2C模式，但现在它已经基本实现了全品类覆盖。
其成功之处不仅在于它的低价策略，而是在于其完备的货源和物流体系。
亚马逊与各大零售商和生产厂商建立了紧密的合作关系，通过直接采购或折扣销售等方式获取商品资源，降低商品进价成本并扩大市场份额。
同时，亚马逊也在物流上进行了卓越的投入，贯穿整个销售渠道。
亚马逊建设了一套完整的仓库和配送系统，使得消费者可以快速、方便地收到商品。
技术创新亚马逊一直致力于在技术领域的创新，以提高消费者的购买体验。
亚马逊通过创新的技术手段，提供了丰富的购物体验，从智能搜索到个性化推荐处理，让用户可以更快、更便捷地找到自己需要的商品。
此外，亚马逊还开发了自己的AI语音助手Alexa，成为人工智能领域的领跑者。
市场营销亚马逊在市场营销上亦是非常出色。
亚马逊卓越的市场营销策略包括在社交媒体上建立品牌形象和有效地运用云技术。
他们在Facebook、Twitter、Instagram等社交媒体上的品牌营销非常出色，而且还打造了强大的Amazon Web Services，引领了全球云计算市场。
总结亚马逊之所以能够成为全球最大的在线零售商之一，与其品牌建设、零售模式、技术创新以及市场营销等多方面的因素有关。
亚马逊公司的创新与发展
亚马逊公司的创新与发展一、亚马逊的创新1.个性化推荐系统：亚马逊开发了独特而强大的个性化推荐系统，该系统能够根据用户的购买历史、浏览数据和兴趣推荐相关产品。
这一创新极大地提高了用户体验，并帮助亚马逊提高了销售额。
2. 云计算服务：亚马逊推出了亚马逊云计算服务（Amazon Web Services，AWS），成为全球最大的云计算服务提供商之一、AWS为企业和个人提供了可扩展的计算、存储和网络服务，使其能够根据需求快速部署和管理应用程序和服务。
3. 无人机配送：亚马逊计划利用无人机进行快速交付。
他们的无人机项目Prime Air将利用无人机进行快速、高效和环保的商品配送。
4. 语音助手：亚马逊的语音助手Alexa是一项创新的技术，用户通过与Alexa交互来完成各种任务，如播放音乐、控制家电等。
Alexa与其他设备和服务的无缝集成，使用户更方便地使用亚马逊的产品和服务。
二、亚马逊的发展1.扩展产品线：亚马逊从最初的在线书店扩展到包括电子产品、家电、服装、食品、家居用品等多个品类的购物平台。
亚马逊还推出了自有品牌，并在全球范围内推广销售。
2. 亚马逊Prime会员计划：亚马逊推出了Prime会员计划，为会员提供了快速配送、独家优惠、流媒体等一系列特权。
这个计划的成功吸引了数百万会员，并帮助亚马逊增加了销售额和利润。
3.国际扩张：亚马逊积极在全球范围内扩张业务。
除了美国以外，亚马逊进入了欧洲、亚洲和澳大利亚等市场，并与当地企业建立了合作关系，以适应各地的市场需求。
4.实体店铺：尽管起初是一个纯在线零售商，但亚马逊也开始在一些主要城市开设实体店铺。
这些实体店主要是为了提供更好的购物体验和更方便的商品退换货服务。
三、创新与发展的价值亚马逊的不断创新和发展为公司带来了巨大的价值和竞争力。
1.提高用户体验：亚马逊通过不断引入新的技术和服务，提供更好的购物体验。
无论是个性化的推荐系统，还是快速配送、线上聊天和查看物流等功能，都大大提高了用户满意度。
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Amazon根据用户来源的推荐系统
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Amazon根据用户来源的推荐系统这个体系分为两部分：
第一部分
Amazon根据用户来源来判断是否给出相关搜索的推荐的页面：
在google里面搜索这本书30年后你拿什么养活自己点击进入amazon的页面
所看到的图是这样的
当把通过google来的《30年后，你拿什么养活自己》这本书的url 通过粘贴到浏览器打开我们看到的页面是
一样的url但是是不一样的页面， mazon 判断用户来源，当用户通过搜索引擎来的用户给他一个推荐页面，
在js里面判断了refer信息
PS：(amazon定义了pathname为searh。
对这个问题进行发散思维，也许通过referre判断出其它path，亚马逊会给出另外一套体系的页面，比如针对联盟、针对facebook的用户。
通过javascript:alert(document.referrer);命令看
推荐的商品是关键字在amazon站内搜索的结果，图：
第二部分
Amazon通过判断keywords在站内搜索结果数目来决定是否给出相关搜索的推荐页面，当搜索结果数目大于1的时候给出相关搜索的推荐，当搜索结果等于一的时候无相关搜索推荐页面。
当我们通过一个长尾关键字30年后，你拿什么养活自己？顶级理财师出上班族的财富人生规划课来进行搜索时候
商品的url 无论是通过搜索引擎还是通过自己来源，都没有相关搜索的推荐页面。
因为
的搜索结果为1.
总结：amazon这套系统的逻辑大致是这样，当用户通过搜索引擎来页面的时候，一般认为搜索引擎的用户的搜词不够精准，于是amazon扮演起一个搜索精准化的功能，将用户的搜索结果精准（给出关键词的站内搜索页面推荐）。
当用户搜索的关键字比较精准（根据站内搜索结果数目判断为一条的），认为是精准搜索，不给出相关搜索推荐页面。