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挺实在 今天为大家分享下京东电商推荐系统实践方面的经验,主要包括: 简介 排序模块 实时更新 召回和首轮排序 实验平台 简介 说到推荐系统,最经典的就是协同过滤,上图是一个协同过滤的例子.协同过滤主要分为俩种:user-based 基于用户的协同过滤和 item-based 基于商品的协调过滤. 但是,现在绝大多数推荐系统都不会直接使用协同过滤来做推荐.目前主要用的是 learningtorank 框架. 这里,是推荐系统的框架,整个推荐系统可以分为两部分,在线部分和离线部分. 在线部分主要负责

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. 一.分析目的 I用户在某电商平台买了A,那么平台接下来应该给用户推荐什么,即用户在买了商品A之后接下来买什么的倾向性最大: II应该把哪些商品在一起做捆绑销售. 二.理论介绍 数据挖掘中的经典算法之一:关联分析.关联分析内部理论又分为apriori , eclat , FP-Growth.这里采用apriori.关于他们的优缺点,适应条件什么的,只能等我看完理论再写了. 三.R包介绍 介绍将要用到的两个软件包:arules和arulesViz. ar

原论文在UMAP'16.文章并没有太高深的模型,比较接地气:但其观点与结论很独到,并且在工业界具有很强的实际操作价值. 针对推荐系统的研究大多关注在挖掘用户并不知道但是却与其兴趣相关的物品.不过每个推荐系统所在的领域都有其各自的特点,本文所讨论的是电商领域的推荐系统,在电商领域中,给用户适当地推荐其过去曾经浏览过(或者消费过)的物品(reminders)同样具有一定的价值. 实验证明,在推荐结果中同时包含有reminders以及协同过滤(CF)等推荐方式的结果时,具有最好的效果.但是在推荐rem

一.电商分类(平台+自营+复合) (1)平台型电商:淘宝+天猫+百度Mall等: (2)自营型电商: 2.1 综合型:京东(早期)+当当(早期): 2.2 垂直型:好像这种类型越来越少了: (3)复合型电商(平台+自营):京东+当当+亚马逊等:  二.平台型电商特点(三无+两有+一核心) (1)三无:无商品.无库存.无物流: (2)两有:有钱+有人: (3)一核心:数据 三.主题域模型-L0级:v.1

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大家好,我是Andy Chen,是SAP成都研究院年轻的SAP CX Upscale Commerce (后面将会以Upscale简称)开发团队的一名产品经理.CX的全称是Customer Experience.今天很高兴能够从一个产品经理的视角,给大家初步介绍一下这个SAP全新推出的面向中端市场的电商云平台. SAP CX Upscale Commerce是SAP专为零售商,B2C品牌商,CPG(快速消费品)和Direct-to-Consumer(直接面向消费者)行业而设计的下一代中端市场电商

“以用户为中心”的时代,电商们致力于打造极致的用户体验,想尽各式新颖营销办法,但难免还是会出现营销断层,以至于和用户间无法达到完整的交互. 本次Focussend以邮件营销为例,聚焦用户从浏览到支付等一系列流程,列举电商行业邮件营销中的六大事务性邮件类型,解析如何通过邮件营销在每个触点拉近与用户的距离. ①    新账户开通确认,权益优势一步引导 当访客浏览网页后,一旦产生网页注册行为,及账户的开通,便可立即采取邮件营销的方式,及时触发一封新账户开通确认邮件. 除了表达对用户的感谢,对账号使用细

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阅读目录 前言 六边形架构 终于开始建项目了 DDD中的3个臭皮匠 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 结语 一.前言 上一篇我们讲了DDD的核心概念(附上链接),并且设计了我们的上下文映射图,那么接下来就准备开始立项了,本篇文章的部分知识点可能对一部分人来说比较基础,可以选择性的阅读. 在这之前我们平常用的最多的应该就是3层架构了,这里也不展开描述了,大家都是在3层的陪伴下一路走来的~ DDD所使用的传统分层架构是松散分层,也就是上层可

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