机器如何“猜你喜欢”?深度学习模型在1688的应用实践

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机器如何“猜你喜欢”?深度学习模型在1688的应用实践

技术小能手 2018-09-06 09:54:06 浏览3270
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一、背景

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猜你喜欢是推荐领域极其经典的一个场景,在1688首页无线端猜你喜欢栏目日曝光约23w,其中约72%的用户会产生点击行为,人均点击约8次。在我们的场景中,这部分是一个相对较大的流量来源。我们算法要做的就是通过用户的真实行为数据,预测用户最可能感兴趣的商品进行展示,以提高点击率,从而提高购买量。

不同于搜索,这种用户带有明确目的的行为,猜你喜欢是在用户没有明确目的时让用户“逛起来”,挖掘用户的潜在喜好商品,增强用户体验。

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整个猜你喜欢的框架如图。用户产生的实时数据放在ABFS上,通过TPP传入BE,在BE中通过swing、c2i等算法召回1000个商品(粗排),再把这1000个商品通过TPP传入RTP中在线打分,最后把分数最高的600个商品按得分展现给用户(精排)。离线在Porsche平台上调试模型,调到最优结果再发布到RTP看线



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