【老虎彩票】打开APP购物,系统会做哪些工作(下)

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打开APP购物,系统会做有哪些工作(下)

  • 2019/8/5 9:39:31
  • 类型:原创
  • 来源:电脑报
  • 报纸编辑:电脑报
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【电脑报在线】受种种因素制约,商品类目体系过于细致,不符合推荐场景中用户对商品的主观分类。

5.1 视觉体验优化

★ 5.1.1 基于知识图谱的标准类目扩展

受种种因素制约,商品类目体系过于细致,不符合推荐场景中用户对商品的主观分类。知识图谱团队后能 建立标准类目体系,从语义层面出发,结合场景的特点,将相近的叶子类目进行不同程度的聚合,分别应用在购买类目过滤和类目打散时的类目扩展。

 

标准类目体系

★ 5.1.2 基于图像指纹的类似于图片检测系统

商品素材浩如烟海,类似于的展示图片层出不穷。这一 类似于老要超越图片所属商品这一 的属性,通过商品这一 的标题、类目等语义信息已无法识别这一 类似于,为此大家 团队研发了类似于图片检测系统,从图形这一 出发来检测商品素材图片之间的类似于度。

同图检测系统以 CNN 作为分类器,识别商品素材图片所属的叶子类目,将最后隐藏层向量作为图像形态向量,并通过向量的类似于度来计算商品之间的类似于度。为了加速向量类似于度的计算,大家 使用 SimHash 算法将图像形态向量进一步转化成高维图像指纹,将计算另一个 形态向量距离的问题转化成计算另一个 图像指纹汉明距离的问题, 在精度损失可接受的范围内极大地降低了计算复杂度。

 

同图检测系统

★ 5.1.3 多维度打散

大促会场入口和日常频道构成,大促会场入口包括主会场入口和行业会场入口,每另一个 频道的商品素材后能 独立的,存在一定的重复,可是我不加限制,各个频道之间容易老要出現类似于的推荐结果,这在“寸土寸金”的首页,无疑是这一 浪费,也会伤害用户体验,不有助导购心智的培养。为此,从多个维度(商品 / 标准类目 / 品牌 / 会场 / 类似于图片等)对首页各个频道推荐的素材进行联合打散,让推荐的结果更具多样性。

5.2 模板式实时曝光过滤

在手机首屏,用户每次打开 APP 还会获得曝光,其中就中含了可是我无效的曝光,如用户直接进入搜索频道、进入购物车可是我大促期间来抢红包雨抢券等,有有哪些无效曝光中用户对该场景是无心智的。常见的将对用户伪曝光的商品记录下来并利用其来进行实时曝光过滤的辦法 对首页这一 无效曝光率很高的场景来说“太严格”了,会使得推荐的效果大打折扣。为此,商城会设计这一 模板式实时曝光过滤的辦法 。一次推荐给用户出多个模板,并记录用户上次看完的第 i 个模板,可是我在本次给用户展现第 i+1 个模板。可是我用户产生新的行为,模板的推荐内容也会随之进行更新。

5.3 用户及类目个性化的购买过滤

”买了还推“是过去推荐系统老要被诟病的吐槽点,要除理该问题就后能 对用户购买的类目进行合理的过滤。然而可是我每个叶子类目的购买周期不同,不同用户对类目的购买周期可是我同,可是我设计购买过滤时还后能 关注不同用户对不类似于目过购买过滤的个性化需求。购买过滤作为所有推荐场景还会面对的基础问题,大家 与工程团队合作协议协议 推出了统一的全域购买过滤服务,为每另一个 类目定制另一个 购买屏蔽周期,根据用户最近一段时间内购买的行为为每个用户维护另一个 实时的购买过滤类目,一起考虑到可是我该用户在购买屏蔽周期内又主动在该类目上存在了多次点击行为,说明用户对该类目仍感兴趣,有购买的可是我,则该类目会被 " 解禁 "。首页接入购买过滤服务后后," 买了还推 " 的问题也得到了大大的改善。

6、总结

本文从算法的深度图介绍了购物商城首页的推荐系统,从召回、排序、推荐机制另一个 方面讲解了大家 怎么利用 Graph Embedding、Transformer、深度图学习、知识图谱、用户体验建模等多项技术来构建先进的推荐系统。当然,删改的推荐系统是另一个 复杂系统,构建另一个 " 懂你 " 还离不开产品、工程、运营等同学的合作协议协议 和帮助。雪上要不断积累和打磨,深耕技术,都后能 掌握好的技术,欢迎到电脑报数橙科学是 习!

 

本文出自2019-08-05出版的《电脑报》2019年第150期 A.新闻周刊 (网站编辑:zoey)

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