电商以外个性化推荐算法如何运用

　　个性化推荐算法可以说是电商导购产品产生以来最具性价比的发明，未来也会在在更多的领域崭露头角。
　　如今，各大国内主流电商已经具备个性化千人千面推荐模块。无论是在首页、目录、搜索、频道，还是推荐、push、购物车、订单，无孔不入。
　　今天，就聊一聊个性化推荐的目的以及在电商中的作用，以及一些个性化推荐的原理
　　2013年，我就职于苏宁易购，那时还是以PC端为主，APP为起步阶段。国内各家电商忙于在PC上开疆拓土，价格战打得不亦乐乎。谁也没曾想在2019年，智能手机普及后，APP以一骑绝尘的架势顺势反超PC。
　　那时有过一些关于电商个性化推荐的探索，但是也没有多大的波澜。
　　在2015年，当时苏宁的营销类目事业部组建了一个项目小组，主要负责开发APP内导购的图灵个性化推荐功能。但是，这个功能并不是基于大数据的计算与预测，只是一个很简单的人工商品的推荐库；也很意外，这个功能居然获得了苏宁之夏的最佳项目的奖项，有点大跌眼镜。
　　不过，随着技术的不断投入，很多数据层面的平台就已经出炉了，比如用于辅助选品以及会员营销的数据分析平台黄金眼等；用于分析类目与类目间，商品与商品的关系系数等。
　　苏宁的这个项目进展，应该是个性化推荐在电商发展过程中的一个技术倾向的缩影。
　　我们姑且认为现在互联网的电商就像一个大型商场，每个模块就是陈列商品的地方，有吃有喝，有玩有乐，与现在的实体商场的作用与功能模块异曲同工。不同于线下实体的空间局限，线上互联网可以容纳趋于无限的商铺或者商品（如果服务器处理能力无限的话）。
　　那么，在一个小小的APP里，如何将所有的商品都能有机会展现给精准的需求用户呢？
　　答案就是个性化。
　　个性化发展到现在这个水平，是伴随着大数据分析技术的演化而来；有了足够的数据用于训练支撑，个性化就有了足够的准确率保证。
　　那么，个性化在电商APP中主要用于哪些地方才能真正发挥用处呢？
　　我们以国内主流APP为例，一个一个说。
　　前台展示
　　1。个性化首页轮播
　　首页轮播是一个APP或者网站的首页重要位置，是传播优惠活动信息的头站，往往是46个轮播自动滚动展示。有时候一个网站可能没有那么多活动，而且活动总是有时效性，如果多个活动一直放在首页好几天，估计其成交转化率会逐渐下降；也就是说，如果在没有个性化展示的情况下，每34天都必须更新活动，以维持其曝光价值。这样一来，其带来的人力压力就会较多，包含选品、页面设计、利润率等都要重新规划。
　　那么，有没有一种办法能够减少人工参与的部分呢？
　　答案就是个性化首页轮播。
　　其原理说简单也不简单，说复杂也不复杂，主要涉及几个方面，一个是个性化专题的页面设计图库，一个是个性化推荐的算法商品集合。其中，图库的设计有两种办法生成：一种是设计制作各个类目的背景模板，数量当然是越多越好；其次就是自动化商品的个性化推荐集合，通过这些商品集合组成个性化活动页。
　　轮播入口图则由背景和用户之前深度浏览过的商品主图以适当的方式叠加组成轮播，并根据用户的cookieid来决定展示什么类目的专题页。这样一来，个性化首页轮播就出现了。
　　一般APP会在首页轮播里面嵌入23个个性化接口，这种办法的好处就在于节省了人力，但是并不灵活，如果用户量极其庞大，会带来服务器的不小压力（这取决于对个性化商品集的粗细程度）。国内玩的比较顺的是阿里的鲁班人工智能做图系统，据推测能根据用户的不同需求制作不同的入口图，实现了人工智能在做图设计领域的小试身手，京东等电商也已实现类似功能。
　　2。个性化商品推荐
　　该模块为APP布点最多的地方，且最为灵活，能够根据自身运营的需要进行算法更替，其可以在首页底部，可以在购车，可以在详情页推荐，也可以在订单，个人账户等等页面，无孔不入。一般展示最多的则以用户浏览点击收藏购买过的商品以及提供与其相似的商品，以及相同类目的商品。
　　3。搜索目录列表个性化精排
　　在搜索或者目录排序中，个性化用的最多的还是商品质量分付费营销用户浏览过商品的集合。当然，展示的商品还是要符合类目搜索目录的规则。
　　这也不代表用户在使用搜索目录时，浏览不曾看过的目录或者搜索的商品时就不受个性化算法的影响，基于用户的协同过滤算法可以实现此类操作。我将在接下来的个性化推荐原理中给大家介绍。
　　关于商品质量分和付费营销可以参考淘宝的商品得分以及直通车，两者类似。
　　其他
　　1。dsp站外推广push
　　dsp站外推荐是基于用户浏览过的商品进行相似商品或者相同商品的推荐，在短信推送以及APPpush上也是如此，应该是个性化推荐最简单的运用了。
　　2。图片搜索与相似度计算
　　图片搜索是目前国内主要电商都有的功能，其训练模型是基于大量数据的训练，也正是基于此，才有了站内个性化商品的多样化推荐算法。比如，用户喜欢某个款式某个颜色的包包，那么通过这类图片个性化相似的算法，能够实现基于用户喜好的商品（特别是非标品）的个性化推荐。
　　当然，个性化推荐的运用还有其他妙用。比如，亚马逊近几年推出一套算法，能够根据用户的浏览行为习惯，推测出用户下单的概率，进而能够有效地调度物流将该商品运往距离该用户最近的物流中心，以节省物流时间。至于效果怎么样不得而知，但还是有点让人出乎意料。
　　个性化算法的原理与举例
　　目前，个性化算法都是基于用户的cookieid所带来的行为数据的统计推算，进而给出相近商品推荐的算法。不过也有不同，除了对相似商品，也可以对相似会员进行相似度多维度计算。各位读者也不是人人都是专业算法技术人员，那么我就简单明了的介绍其原理，挑一个或许大家都能听明白的。
　　协同过滤：一种是基于商品的协同过滤，计算商品之间的相似性用以聚类；一种是基于用户的协同过滤，大概意思就是喜欢这个商品的用户喜欢哪类商品，还通过用户聚类来拓展个性化商品，也就是浏览过该商品的用户还浏览过。
　　基于商品的协同过滤其实就是类目相关，在电商里使用类目相关的难度较低，关于一些算法的原理我将在日后的文章中继续给大家一一讲解。其实基本上都差不多，只不过实现方式不同。
　　那么，个性化算法在电商APP中起到的作用是极为重要的，能够将有限的展示位置，通过个性化算法无限的延展，让更多的商品得到曝光与展示，较之于先前的种种人工手段是有着无可比拟的优势。一方面节省了人力，一方面提高了效率。同时，也让电商成为了一个可以容纳无限sku，并且接近于无限商品能够获得曝光和销售的平台，比线下实体店的空间局限，更具优势，可以说是电商导购产品以来最具性价比的发明了。
　　相信在未来，个性化算法能够在各个领域不仅仅是电商都能崭露头角，或者说人工智能算法的用处能够在社会生活的每一个角落落地生根，这一天不会太晚到来。
　　还有一件事儿
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