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京東購物在微信等場景下的算法應(yīng)用實踐此次分享的是以WQ（微信手Q）購物智能推薦系統(tǒng)介紹智能推薦算法在實際中的應(yīng)用，WQWQWQWQ大數(shù)據(jù)平臺如何搭建。通過這次講解讓大家對推薦系統(tǒng)搭建流程有個初步了解，使大家能夠在3-5天時間里通過這種開源框架搭建一個自己的小型推薦系統(tǒng)。WQ個性化推薦在微信購物界面體現(xiàn)的方方面面，主要有關(guān)鍵詞推薦（新用戶主要通過上則+推薦）的下單轉(zhuǎn)化率提升為200%-400%，隨著時間略有波動，熱搜詞采用插件式接入（加載js插件，依據(jù)你頁面上下文，類目進(jìn)行熱搜詞推薦），簡單易用；智能賣場由原先ABCABC讓模型訓(xùn)練算法，其響應(yīng)時間一般是限度控制在300-500毫秒。WQ推薦系統(tǒng)平臺架構(gòu)如下所示，依據(jù)架構(gòu)依據(jù)相關(guān)開源軟件能夠3-5天搭建一個推薦系都要做A/Btext；接入后要做推薦引擎，我們分為三層：為召回策略（添加條件，選擇最法訓(xùn)練，我們的實時用的是Spark，離線用的是Hadoop，用CM做集成，用Sklearn/TensorFlow做離線分析，對于大賬號推送用全站數(shù)據(jù)（京東大數(shù)據(jù)平臺）比WQ擇快速上線算法是熱度和IOR算法。智能接入：由于平臺多，通過物料、用戶、平臺判斷基于群體特征，重排命中也能很好提升效率，EE接下來講一下模型，我們的推薦模型就是解決GMV（成交）最大化、CTR*CVR最大化、CTR（首頁、中間頁引流，最容易，點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率）核心是“他點(diǎn)的”/“他看的”。控，這時考慮CTR*CVR模型，提升轉(zhuǎn)化率，主要考慮物料、用戶以及上下文場景。在算法里面對我們比較受益的是機(jī)器學(xué)習(xí)軍規(guī)，做C++或前端時有雅虎軍規(guī)、effective95分，我們做好了這些也有80分。接下來簡單介紹下用戶畫像，做推薦時你首先要知道用戶是誰，如果你只用cookieWQ數(shù)據(jù)和自己收集數(shù)據(jù)以及全站數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)整個融合而做的一個用戶畫像。Hadoop（MapReduceHDFSUI）HadoopV2

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