2010-7-19 1

从搜索到发现

王洪涛，2009-09

——推荐技术及其在电子商务中的应用

主要内容

• 推荐技术简介

• 主要的算法思想和数据介绍

• 在电子商务中的应用实践

• 总结与招聘广告

Example

个性化推荐技术简介

• 什么是推荐

• 搜索与推荐的区别

• 推荐技术可用于……

• 电子商务、呼叫中心、数字电视、新闻媒体、网络视频

• 精准广告、移动互联网、手机增值服务……

• 业界典型应用案例

• Amazon.com、Netflix.com、Last.fm、Pandora.com

• douban.com、DangDang.com、taobao.com

• Aggregateknowledge.com、clickchoice.com

数据、算法和产品——概述

• 数据

• 订单数据、浏览日志、浏览到购买数据

• 收藏夹、购物车、评分数据

• 算法

• Item to Item

• Item based Personalized Recommendation

• User to User

• User based Personalized Recommendation

• Content to Content

• Content based matching

• Association Rules

• Classical Data Mining algorithm

• Social Recommendation

• Friends based Personalized Recommendation

• 产品

• Also Buy、Also View、打包购买、相似顾客……

• 浏览推荐、购物推荐（Item Based）、购物推荐（User based）……

• 购物车推荐、收藏夹推荐、个性化邮件……

电子商务领域的应用实践

• 典型应用

• Cross/Up Sale：also buy、also view、打包购买

• 组合推荐：购物车、收藏夹、订单确认信推荐

• 个性化推荐：根据购物历史、浏览历史推荐、个性化邮件

• 互动：相似顾客推荐

个性化推荐

交叉/向上销售

购物车推荐

收藏夹推荐

个性化邮件

总结

• 数据、算法与产品设计

• 数据最重要

• 利用 User Feedback改进算法

• 重视人口统计学因素、即时意图的把握

• 产品的位置与交互非常关键

• 应用前景

• 任何涉及大量选择&大量用户交互的场所

• 电子商务、网络社区、手机、数字媒体等

• 线上最容易实施，那么线下呢？

• 推荐引擎？

• 既然有搜索引擎，是否可以有一个独立的推荐引擎？

• 现有的推荐绝大多数都是依托于其他平台的附属应用

• 推荐引擎是否有独立存在的空间和市场需求？

招聘广告

• 产品经理/高级产品经理（非实习）——关键词/行为定向广告系统

• 需要有相关领域2~3年工作经验，特别是面向广告客户的商业产品经验

• 投递：wanght05+PM@gmail.com

• 实习生（明年毕业的硕士最佳）——搜索/数据挖掘/个性化推荐

• 偏算法方向的需要有相关领域的研究、开发经验

• 偏工程方向的则希望工程实战经验多一些

• 对C/C++ coding能力均有一定要求

• 投递：wanght05+engineer@gmail.com

• 实习生（明年毕业，本/硕）——PHP(移动互联网/广告平台/购物频道）

• 需要完整的PHP开发项目经验

• 对前端JS/CSS/XHTML较为熟悉，可手写代码

• 或者对后端的MySQL/Apache/Nginx配置较为熟悉

• 投递：wanght05+PHP@gmail.com