小星主

随着平台商品数量突破 10 万级，用户浏览决策成本大幅提升，“千人千面”的智能推荐成为提升用户购买转化率的核心需求。本系统主要实现三大核心功能： 1. 用户行为分析：实时采集用户浏览、加购、下单等行为数据，结合用户画像（性别、年龄、消费能力、历史偏好等），构建多维度行为标签库； 2. 智能推荐算法：基于协同过滤（CF）和深度学习（TensorFlow 实现的深度神经网络），分别实现“基于用户相似性”和“基于商品 embedding 向量匹配”的推荐策略，同时支持实时热门商品、新上架商品的补充推荐； 3. 推荐结果触达与反馈：在 APP 首页“推荐专区”、商品详情页“为你推荐”板块展示算法结果，同时采集用户对推荐内容的点击、停留时长、收藏等反馈，用于后续算法迭代优化。 整体业务流程为：用户行为数据采集 → 特征工程与模型训练 → 推荐结果生成与展示 → 用户反馈回收 → 模型迭代。