电商运营中个性推荐规则
使用AI技术进行电商平台运营的方法与技巧
使用AI技术进行电商平台运营的方法与技巧一、引言随着人工智能（AI）技术的不断发展，它正在逐渐渗透到各个行业中，其中包括电子商务。
在竞争激烈的电商市场中，运用AI技术可以帮助企业提高效率、优化用户体验，并提升销售表现。
本文将介绍使用AI技术进行电商平台运营的一些方法与技巧。
二、智能推荐系统1. 个性化推荐个性化推荐是根据用户过去的消费习惯和喜好，为他们精准推送可感兴趣的产品。
通过AI算法分析大数据，可以更好地理解用户需求。
为了实现个性化推荐，可以采取以下措施：- 收集用户行为数据：收集用户搜索记录、购买记录和浏览行为，建立用户画像。
- 利用机器学习算法：基于收集到的数据训练模型，并将之应用于推荐系统中。
- 实时更新推荐结果：监测用户行为变化并根据最新情况及时更新推荐列表。
2. 相似商品推荐除了根据个性化偏好进行推荐，还可以根据商品特征和相似性进行推荐。
通过AI技术，可以分析商品之间的关联度，并将相似度较高的商品一同推荐给用户。
这种方法能够帮助用户发现他们可能感兴趣的产品。
三、智能客服系统1. 聊天机器人AI技术提供了聊天机器人的解决方案，可以帮助电商平台处理大量的客户咨询。
聊天机器人能够：- 快速回答常见问题：聊天机器人可以通过自然语言处理技术，在短时间内回答客户的常见问题。
- 提供个性化建议：基于用户需求和历史数据，聊天机器人可以为客户提供精准、个性化的产品建议。
- 导购和促销：聊天机器人可以引导用户在平台上浏览和购买商品，并向他们提供促销信息。
2. 智能语音助手随着语音识别技术的进步，可通过智能语音助手实现更便捷的交流体验。
例如：- 语音搜索：用户可以使用声音来搜索特定产品或获取某些信息，节省时间和投入精力。
- 多语言支持：智能语音助手具备多语言识别功能，可以帮助企业与国内外不同语种的用户进行交互。
四、数据分析与预测1. 用户行为分析AI技术可以帮助电商平台深入了解用户的购物行为，并进行相关分析。
基于用户行为的个性化推荐算法
基于用户行为的个性化推荐算法个性化推荐算法是一种根据用户个体的行为、兴趣、偏好等信息，为其提供个性化推荐的技术。
在互联网时代，信息爆炸式增长使用户面临着海量的内容选择，个性化推荐算法能够帮助用户快速找到符合其兴趣的内容，提高用户体验和满意度。
基于用户行为的个性化推荐算法通过分析和挖掘用户的行为数据，如浏览记录、点击记录、购买记录等，以了解用户的兴趣和偏好。
这些数据可以帮助推荐系统了解用户的兴趣爱好、消费习惯和购买意向，从而为用户提供个性化的推荐内容。
首先，基于用户行为的个性化推荐算法需要收集和分析大量的用户行为数据。
这些数据可以从用户的浏览器、APP、电商平台等渠道获取，包括用户的点击、浏览、购买、评价等各种行为记录。
通过对这些行为数据的分析，可以建立用户的兴趣模型和行为特征，进而为用户进行个性化推荐。
其次，基于用户行为的个性化推荐算法需要对用户行为数据进行挖掘和分析。
通过使用机器学习和数据挖掘技术，可以从大量的用户行为数据中挖掘出用户的兴趣和偏好。
例如，可以使用聚类算法将用户划分为不同的兴趣群体，或者使用关联规则挖掘用户的购买关联性。
这些分析结果可以为推荐系统提供用户的兴趣标签和行为特征，提高个性化推荐的准确性和效果。
另外，基于用户行为的个性化推荐算法需要建立用户的兴趣模型和推荐模型。
兴趣模型是描述用户兴趣、偏好和行为特征的数学模型，可以通过用户的行为数据训练得到。
推荐模型是根据用户的兴趣模型和推荐策略，从大量的内容中为用户进行个性化推荐的模型。
推荐模型可以使用协同过滤、内容推荐、基于标签的推荐等多种方法实现。
最后，基于用户行为的个性化推荐算法需要对推荐结果进行评估和优化。
推荐结果的质量对于用户的满意度和推荐系统的效果至关重要。
可以使用离线评估和在线评估两种方法来评估推荐结果的准确性和效果。
同时，通过对用户的反馈和行为数据进行分析，可以优化推荐算法和推荐策略，提高个性化推荐的效果和用户满意度。
电商个性化商品展示优化方案
电商个性化商品展示优化方案第一章个性化商品展示概述 (3)1.1 个性化展示的定义与意义 (3)1.1.1 个性化展示的定义 (3)1.1.2 个性化展示的意义 (3)1.2 个性化展示的发展现状 (3)1.3 个性化展示的关键技术 (4)1.3.1 用户画像构建 (4)1.3.2 协同过滤算法 (4)1.3.3 深度学习 (4)1.3.4 内容推荐 (4)1.3.5 实时推荐 (4)第二章用户画像构建 (4)2.1 用户基本属性分析 (4)2.1.1 用户人口统计学特征分析 (4)2.1.2 用户地域分布分析 (4)2.1.3 用户收入水平分析 (5)2.2 用户行为数据挖掘 (5)2.2.1 用户浏览行为分析 (5)2.2.2 用户购买行为分析 (5)2.2.3 用户评价行为分析 (5)2.3 用户兴趣模型建立 (5)2.3.1 用户兴趣分类 (5)2.3.2 用户兴趣权重分配 (5)2.3.3 用户兴趣动态调整 (5)2.4 用户画像更新与优化 (5)2.4.1 数据来源拓展 (6)2.4.2 数据处理方法优化 (6)2.4.3 用户反馈机制建立 (6)第三章商品信息处理 (6)3.1 商品属性提取与分类 (6)3.1.1 商品属性提取 (6)3.1.2 商品属性分类 (6)3.2 商品标签系统构建 (7)3.2.1 标签系统设计原则 (7)3.2.2 商品标签构建方法 (7)3.3 商品内容优化 (7)3.3.1 商品标题优化 (7)3.3.2 商品描述优化 (7)3.4 商品关联规则挖掘 (8)第四章推荐算法应用 (8)4.1 协同过滤算法 (8)4.2 内容推荐算法 (8)4.3 深度学习推荐算法 (9)4.4 混合推荐算法 (9)第五章个性化展示策略 (9)5.1 用户行为驱动的展示策略 (9)5.2 商品属性驱动的展示策略 (10)5.3 时间因素驱动的展示策略 (10)5.4 场景化展示策略 (10)第六章界面设计优化 (11)6.1 界面布局优化 (11)6.2 色彩搭配优化 (11)6.3 字体与图标优化 (11)6.4 动效与交互设计优化 (12)第七章用户体验提升 (12)7.1 商品展示速度优化 (12)7.2 商品筛选与搜索优化 (13)7.3 用户反馈与互动优化 (13)7.4 用户满意度评估与改进 (13)第八章数据分析与监测 (14)8.1 数据收集与清洗 (14)8.1.1 数据来源 (14)8.1.2 数据清洗 (14)8.2 数据可视化与分析 (14)8.2.1 数据可视化 (14)8.2.2 数据分析 (15)8.3 个性化展示效果评估 (15)8.3.1 评估指标 (15)8.3.2 评估方法 (15)8.4 持续优化与调整 (15)8.4.1 基于数据分析的优化 (15)8.4.2 基于用户反馈的调整 (15)第九章个性化展示与营销策略 (16)9.1 个性化优惠券策略 (16)9.1.1 策略制定原则 (16)9.1.2 策略实施方法 (16)9.2 个性化促销活动策划 (16)9.2.1 活动策划原则 (16)9.2.2 活动实施方法 (17)9.3 个性化广告投放 (17)9.3.1 广告投放原则 (17)9.3.2 广告投放方法 (17)9.4 个性化会员服务 (17)9.4.1 会员服务原则 (17)9.4.2 会员服务方法 (17)第十章安全与隐私保护 (18)10.1 用户隐私保护措施 (18)10.2 数据安全策略 (18)10.3 法律法规遵循 (19)10.4 用户信任与满意度保障 (19)第一章个性化商品展示概述1.1 个性化展示的定义与意义1.1.1 个性化展示的定义个性化商品展示是指根据用户的购物行为、兴趣爱好、消费习惯等多元化数据，通过智能算法为用户推荐符合其需求的商品信息。
个性化推荐算法的设计及优化
个性化推荐算法的设计及优化一、概述当前，互联网世界里随处可见个性化推荐。
不管是音乐、电影、商品还是新闻，都能看到各大平台为用户推荐相似的内容。
这一现象背后的推手便是个性化推荐算法。
个性化推荐算法是一种根据用户兴趣和行为习惯，向用户推荐个性化内容的算法。
该算法可以根据用户的浏览历史、购买记录、搜索结果、评分喜好等信息，自动发现用户的既有偏好，在海量信息中推荐与之匹配的个性化内容。
二、个性化推荐算法的设计个性化推荐算法一般包含以下几个主要步骤：1. 数据预处理个性化推荐算法需要收集并处理用户行为数据。
在该步骤中需要引入数据清洗技术，对数据进行去重、去噪、归一化等操作，确保数据的准确性和稳定性。
2. 特征提取特征是指能够描述用户和物品的固有属性。
如一部电影的特点、一首音乐的风格等。
该步骤主要任务是将用户和物品的特征提取出来，进一步描述用户和物品的属性，并将其转换为数字特征。
3. 相似度算法相似度算法用于计算用户和物品之间的相似度，以此为基础推荐相似的物品给用户。
常用的相似度计算方法有余弦相似度、皮尔森相关系数、欧氏距离等。
4. 推荐算法推荐算法是个性化推荐算法的核心，本质上是根据用户行为数据学习到一个从用户特征到物品特征的映射关系，实现高效和准确地预测用户可能喜欢的物品。
常见的推荐算法有基于协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等。
5. 评估算法评估算法用于评估推荐算法的质量，计算推荐结果的准确率、召回率、覆盖率和多样性等指标，并针对不同的指标优化推荐算法。
三、优化个性化推荐算法个性化推荐算法的优化主要包括以下方面：1. 基于深度学习的方式深度学习在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域都取得了突破性的进展，是目前优化个性化推荐算法的重要方式。
2. 引入社交网络信息个性化推荐算法引入社交网络信息并在其中应用，可以更好地捕捉用户的兴趣和行为习惯，提高算法的准确率和覆盖度。
3. 引入上下文信息个性化推荐算法引入上下文信息，如时间、地理位置、操作设备等，可以更好地分析用户在特定场景下的兴趣和需求，提高算法的精准度和效益。
抖音运营方案利用用户数据进行个性化推荐
抖音运营方案利用用户数据进行个性化推荐抖音作为一款社交媒体应用，以其独特的短视频内容吸引了大量用户，成为了年轻人的新宠。
为了提供更好的用户体验，抖音运营方案利用用户数据进行个性化推荐，以满足用户的不同需求和兴趣。
一、用户数据收集与分析抖音通过用户的行为数据、地理位置、喜好等方面进行收集和分析。
用户在抖音上观看和点赞的视频、关注的用户、发布的评论等都成为了抖音的用户数据来源。
收集到的数据经过智能算法的处理，可以对用户的兴趣爱好、偏好领域进行分析，从而为用户提供个性化的推荐内容。
二、用户画像构建抖音根据收集到的用户数据，对用户进行画像构建。
用户画像是根据用户的个人信息、兴趣爱好、行为特点等数据综合分析得出的用户特征标签。
通过用户画像，抖音可以更好地了解用户的需求和偏好，从而准确推送相关内容。
三、精准推送个性化内容基于用户画像和用户行为数据的分析，抖音可以进行精准的个性化推送。
抖音会根据用户的兴趣，向用户推荐与其喜好相关的视频内容。
例如，如果用户喜欢旅行相关的视频，那么抖音会根据用户的地理位置和兴趣推荐与旅行相关的视频，提供更加个性化的服务。
四、兴趣定向广告除了个性化推荐内容，抖音还可以利用用户数据进行兴趣定向广告。
通过用户画像和用户行为数据的分析，抖音可以对用户的兴趣进行精准定位，向用户提供与其兴趣相关的广告内容。
这不仅提高了广告的点击率，也增加了广告主的投放效果。
五、用户数据隐私保护在运营方案中，抖音重视用户数据的隐私保护。
抖音会采取一系列的安全措施，保护用户数据的安全和隐私。
同时，抖音也会遵守相关的隐私法律法规，确保用户数据的合法使用。
总结：抖音运营方案利用用户数据进行个性化推荐，可以满足用户的多样化需求，提供更好的用户体验。
通过用户数据收集与分析、用户画像构建、精准推送个性化内容和兴趣定向广告等方式，抖音为用户提供了更加精准和个性化的推荐服务。
同时，抖音也注重用户数据的隐私保护，确保用户数据的安全和合法使用。
个性化推荐系统
显然在这个列表中，小张和小明关注的内容 更为相似，那么就可以给小张推荐比特币。
小张和小明都不约而同地看了产品经理和Google，这可以说 明产品经理和Google有相似，那么之后有看了Google相关 内容的用户就可以给推荐产品经理的相关内容。
基于用户和被推荐物推荐不需要特别多的数据，比较适合应用在冷启动阶段。
(2) 基于内容的推荐算法
内容过滤主要采用自然语言处理、人工智能、概率统计和机器学习等技术进行过滤。 通过相关特征的属性来定义项目或对象,系统基于用户评价对象的特征学习用户的兴趣,依据用 户资料与待预测项目的匹配程度进行推荐，努力向客户推荐与其以前喜欢的产品相似的产品。 · 基于用户基本信息推荐 如：领域、职位、工作年龄、性别、所在地 这个是比较基础的推荐之一，基于用户的基本信息，可以根据他的这些信息给他推荐感兴趣 的或者相关的内容。 · 基于物品/内容基本信息推荐 商品的一些显性属性如：类别、品牌、风格、颜色 这也是一种基础的推荐，基于被推荐物的基本信息，或者说是被推荐物的显性属性。
2
主要算法
(1) 基于关联规则的推荐算法
(2)基于内容的推荐算法
(3) 协同过滤推荐算法 基于用户的协同过滤 基于物品的协同过滤
(1)基于关联规则的推荐算法
常用于实体商店或在线电商的推荐系统：通过对顾客的购买记录数据库进行关联规则挖掘， 最终目的是发现顾客群体的购买习惯的内在共性，例如购买产品A的同时也连带购买产品B的 概率，根据挖掘结果，调整货架的布局陈列、设计促销组合方案，实现销量的提升，最经典 的应用案例莫过于<啤酒和尿布>。
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电商平台的产品展示及推荐策略
电商平台的产品展示及推荐策略从早期的淘宝，到现在的天猫、京东，电商平台已经成为了人们不可或缺的购物方式。
随着互联网技术不断发展，电商平台不仅能够方便消费者购物，更能通过推荐算法和数据分析，为消费者推荐更适合他们的商品。
本文将从电商平台的产品展示和推荐策略两个方面来探讨如何提高消费者的购物体验。
一、产品展示策略产品展示是电商平台最基本的功能，如果展示不好，即使有优质的商品也会影响用户的购买行为。
那么如何优化产品展示？首先需要从以下几个方面考虑：1.排版美观：商品图片清晰、整齐、规整是让用户第一时间产生购买兴趣的重要因素。
此外，对于商品的文案描述，重点突出商品的最大特点，还可以利用关键词标签、高清小视频，增加用户的购买信心。
2.分类标准：良好的分类标准有助于整理和展示商品，增加用户的浏览体验。
同时，通过大数据分析，电商平台可以根据用户的个人偏好和行为习惯，进行个性化推荐，让用户可以更快速、更精准地找到自己想要购买的商品。
3.推荐搭配：电商平台可以通过商品搭配和组合，增加用户的购买欲望。
例如，当用户浏览洗脸机时，平台可以通过数据分析，推荐适合洗脸机的配套清洁产品和面膜等，引导用户进行购买。
4.用户评价：用户评价是非常重要的反馈机制，消费者可以通过浏览其他用户对商品的评价，更好地了解商品的质量和优劣。
同时，用户评价还可以为电商平台提供数据支撑，进一步优化推荐算法和产品展示策略。
二、推荐策略推荐策略是电商平台的核心优化点。
良好的推荐能够为用户提供更好的购物体验，同时对平台商家和消费者都有益。
那么如何实现良好的推荐策略呢？1.个性化推荐：基于用户的历史搜索记录、浏览行为、消费能力等综合信息，平台可以为用户实现个性化推荐，让用户在大量商品中更快速、更精准地找到自己感兴趣的商品。
2.时效性推荐：在促销活动和年节等特殊时间节点，平台可以推出针对性的推荐策略，增加促销活动的参与率和用户的互动度。
3.协同过滤推荐：协同过滤是一种现在最常用的推荐算法，它可以根据用户历史购买记录和喜好特征，找到和用户兴趣相似的其他用户，并推荐他们购买的商品给目标用户，提高目标用户成交率。
电子商务平台的个性化营销推广策略
电子商务平台的个性化营销推广策略随着互联网的迅猛发展，电子商务平台在市场中扮演着重要角色。
为了在激烈的竞争中脱颖而出，各个电子商务平台纷纷采用个性化营销推广策略，以吸引更多的用户并提高销售额。
本文将深入探讨电子商务平台的个性化营销推广策略，并分析其重要性和优势。
一、分析个性化营销推广的重要性在电子商务平台上，用户的喜好和需求千差万别。
传统的营销推广方式无法满足用户的个性化需求，因此，个性化营销推广成为了必然的选择。
通过对用户行为数据的分析，可以获得用户的真实需求，从而提供符合用户个性化需求的产品和服务，提升用户满意度和忠诚度，进而增加销售额。
二、使用数据分析来实现个性化营销推广1. 用户画像的建立为了能更好地了解用户的需求，电子商务平台需要从大量的用户数据中建立用户画像。
通过用户的消费行为、浏览记录、搜索关键词等信息，可以分析用户的兴趣爱好、喜好品类等，根据这些特征建立用户画像，为后续的个性化推广提供基础。
2. 个性化推荐系统的应用基于用户画像，电子商务平台可以使用个性化推荐系统向用户推荐符合其兴趣和需求的产品。
个性化推荐系统通过算法分析用户的历史行为和偏好，将用户进行分群，从而向不同用户群体推送不同的产品和营销活动，提高用户的购买率和转化率。
3. 营销策略的个性化定制根据用户的个性化需求，电子商务平台可以制定相应的营销策略。
例如，对于开发喜好时尚的用户，可以定期推送最新的时装潮流资讯和折扣信息；对于喜好健康生活的用户，可以推送相关的营养保健品和健身锻炼计划。
通过个性化定制的营销策略，电子商务平台可以精准触达用户，提高用户的购买欲望和购买力。
三、个性化营销推广策略的优势1. 提高用户体验通过个性化营销推广，电子商务平台可以提供更符合用户需求的产品和服务，提高用户的购物体验。
用户感受到了平台的关注和关心，将更加愿意选择该平台进行购物，增加用户的忠诚度。
2. 提高销售效果个性化推荐和定制的营销策略可以有效提高用户的购买率和转化率。
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个性推荐规则
① 用户身份信息维度
性别，年龄，星座，居住城市，活跃区域，证件信息，学历，收入，
健康等。
② 用户社会生活信息维度(第三方平台帐户登录)
行业，职业，是否有孩子，孩子年龄，车辆，住房性质，通信情况，
流量使用情况……
③ 用户行为偏好信息
是否有网购行为，风险敏感度，价格敏感度，品牌敏感度，收益敏感
度，产品偏好，渠道偏好……
④ 用户购物偏好信息
品类偏好，产品偏好，购物频次，浏览偏好，营销广告喜好，购物时
间偏好，单次购物最高金额……
⑤ 用户反馈信息维度
用户参与的活动，参与的讨论，收藏的产品，购买过的商品，推荐过
的产品，评论过的产品……
用户画像标题体系设计
推荐系统评测十大指标：
用户满意度：适用的实验方法为用户调查法与在线测试法，区别于统计指标，
度量用户满意度。
预测准确度：度量一个推荐系统活着推荐算法预测用户行为的能力，这个指标
时最重要的推荐系统离线评测指标。
覆盖率：描述一个推荐系统对物品常委的发掘能力，最简单的定义为推荐系统
能够推荐出来的物品占总物品集合的比例。
多样性：为满足用户广泛的兴趣，推荐列表需要能够覆盖用户不同的兴趣领
域，多样性描述了推荐列表中物品两两之间的不相似性。
新颖性：衡量推荐系统推荐用户以前没听说过的物品的能力。
惊喜度：区别于新颖性，指的是推荐结果和用户历史兴趣不相似，但却让用户
觉得满意的能力，目前没有什么工人的惊喜度指标定义方法，只有一种定性的
度量方式。
信任度：衡量推荐系统是否得到用户信任，增加用户和推荐系统交互的能力，
智能通过问卷调查的方式获得。
实时性：包括两个方面，一是推荐系统需要实时地更新推荐列表来满足用户新
的行为变化，第二方面时推荐系统需要能够将新加入系统的物品推荐给用户。
健壮性：度量推荐系统抗攻击能力的评测指标，通过比较攻击前后推荐列表的
相似度评测算法的健壮性。
商业目标：度量推荐系统服务商业盈利目标的能力的评测指标。
这十个指标高度的概括的推荐系统的衡量指标，具有抽象性，需以
此为基础，将这些指标具化，跟自己的业务、产品结合起来落地实现。
一.根据推荐系统架构制定相应指标
一个推荐系统，至少分为数据层、召回层、排序层、重排序层以及
业务层。根据系统框架制定各层指标是建立完善的数据指标体系的思路。
数据层拆分为用户画像、物品画像和用户行为数据，数据的准确
性、完整性不仅仅决定一个推荐系统是否能够良好运转，同时也是产品其他模
块以及运营依赖的重要底层数据，针对数据层的指标可以单独拿出来作为一个
独立的区别于推荐系统、服务与整个产品的模块分析，这里暂不展开。
召回层
作为物品初步过滤的模块，最主要的衡量指标就是召回率。
召回率：召回的相关物品／数据库内的相关物品总量。
召回率在策略里出现频率之高大家早就明白，但在实际操作过程中
需要区分整体召回与各算法各数据库的召回。
召回层会应用到多种方法以及策略，每一种方法和策略都需要对应
的召回率，以此衡量每种算法的召回能力。
物品在进入推荐系统之前已经根据不同维度的特征划分至不同的物
品库内，例如地域库、新库、热库等，每个库的商品召回情况也需要监控。
覆盖率：除召回率，仍需考虑召回商品的全面性，可利用用户画像的用户兴趣
特征与召回商品分类目分品牌匹配对比，衡量推荐召回商品的丰富程度。下文
会提到，召回率覆盖率等指标贯穿整个策略始终，不仅可以衡量离线数据，线
上同样需要。
排序层
排序层对物品进行打分排序，是纯粹依赖算法的排序，会应用到大量机器学习
深度学习算法，评测指标是算法特有的，应用于模型的不同环节，其最终目的
仍然是衡量算法模型对物品排序的准确率，常见的指标有：
AUC：统计和机器学习里面重要模型评价指标，只能用于而分类模型的评价，不
过对于类似LR等对物品打分的回归模型，本质作用还是分类，依然使用auc，
auc值等于roc曲线下面积，完全随机状态下，auc值=0.5。
MAE：即平均绝对误差，计算预测评分和真实评分的差异。
RMSE：即均方根误差，与MAE思路类似，对每个绝对误差首先做了平方，所以
对比较大的绝对误差有更重的惩罚。
重排序层：
排序层是利用算法对召回物品进行打分排序，完全依赖算法的排序
并不一定完全符合业务要求与用户体验，例如：当前排序结果是否满足用户体
验的新颖性，是否满足各类物品的均衡性，是否符合当前产品发展阶段某些流
量倾斜策略。重排序就是在当前排序的基础上对排序进行调整，以满足以上目
的。常用做法有打散、去重、部分物品打压降权或者提升加权、随机等。
排序的目的重点在算法预估准确，重排序的目的重点在用户体验。
新颖性：借助用户画像，用户兴趣特征，如兴趣品牌、类目以及其他兴趣标签
与非兴趣商品对比，衡量推荐系统挖掘用户潜在兴趣的能力。这里的指标也是
指离线指标。
业务层：
业务层是推荐产品直面用户的第一线，推荐系统将结果呈现给用
户，收集用户信息，接受用户反馈，从而不断调整自己的计算，实现自我更新
的闭环。
推荐系统最终目的指向业务，所以推荐系统的大部分指标体系都在
业务层体现。数据指标体系的框架也由业务逻辑演化而来，如产品的核心指
标，活跃留存等，如漏斗模型，它广泛的应用与流量监控、产品目标转化等日
常数据监控工作，同样适用于推荐系统，将各数据分层监控。以电商行业为
例，用户访问推荐产品模块是转化的第一步，购买是转化的最终目的。
转化漏斗：访问-点击-收藏／加车-购买。每一层都可以从pv、uv
量拆分，如有必要可监控用户或者物品去重数据。
将这些维度的数据交叉统计，获得所需要的数据。
推荐整体指标：活跃、留存。
规模指标：pv、uv、商品曝光、点击数量等。
转化率指标：点击转化率、收藏转化率、加车转化率、下单转化率。其中纯商
品维度的曝光点击数据，即ctr，是推荐产品重要监控数据。
质量指标：人均点击商品数、人均收藏商品数、人均加车数量、人均订单量、
人均gmv、客单价。
推荐数据与全站数据对比指标：推荐点击占全站点击比例、推荐订单占全站订
单比例、推荐gmv占全站gmv比例。
针对问题重点监控指标：如无点击行为占比等。
线上消耗资源情况指标：资源消耗占比等。
在召回层以及排序层提到的覆盖率与新颖性指标，线上依然需要。
覆盖率指标（线上）：按照商品类目、品牌分别统计线上消耗与商品库内数量
对比，监控推荐系统是否有效避免马太效应，是一个稳定全面，可以长期发展
的健康系统。
新颖性指标（线上）：越收越窄是推荐算法一个弊端，重排序层的随机策略正
式为了解决算法收窄问题，新颖性指标借助用户画像，用户兴趣特征，如兴趣
品牌、类目以及其他兴趣标签与非兴趣商品对比，衡量推荐系统新颖性。
其他指标：打击低俗内容指标，反作弊指标等。
指标的定义也是不断优化完善的，以点击率为例，一个用户点击进
入商品详情页，迅速返回，与点击进入详情页，浏览至最底部，其行为反应用
户对此商品的兴趣程度是不一样的，前者属于无效点击，后者则为有效点击，
计算点击率时使用的是后者行为，视频行业如youtube，已经在迭代中将“点
击播放行为”更改为“有效浏览行为”，数据采集和指标制定的准确度，可见
一斑。