【推荐系统的相关技术用户行为分析】基于用户行为计算用户between相关 ， 然后通过当前用户行为找到相似度高的用户，然后把自己喜欢的物品/ 。淘宝用户行为数据分析本数据报告以淘宝app平台为数据集 ， 通过行业指标对淘宝分析上的用户行为进行研究 ， 从而探索淘宝用户的行为模式，支付率分析、回购行为分析、漏斗损失分析和用户价值RFM 分析 。
1、「干货」YouTube基于深度神经网络 推荐 系统剖析YouTube推荐系统的三大难点:一是规模太大，简单的推荐算法在如此大规模的数据量上可能无效；二是有效性，即不断产生新的数据，需要很好的呈现给用户来平衡旧的好内容和新的内容；三、噪音问题，用户行为和视频描述有噪音，只能得到用户充满噪音的隐性反馈 ， 而用户满意度无法直接得到 。图一 。1的架构 。基于深度学习的YouTube推荐-2/本文提出的解决方案分为两个部分:一个是CandidateGeneration，其目标是初选结果，从一个是Ranking，其中通过richer 用户、视频甚至场景信息对结果进行精细排序，得到呈现给用户的备选方案 。
2、 推荐 系统产品和算法概述丨产品杂谈系列本文主要是对最近学习的推荐 系统的总结，将简要概述非个人化范式、群体个性化范式、完全个性化范式、主题相关范式、笛卡尔积范式等五种常用推荐范式的设计思想 。很多产品的推荐算法依赖于三种数据:题材的描述信息相关(例如推荐鞋子，包括鞋子的版本、适用对象、材质等信息，用户人像数据(指 。如性别、年龄、收入等 。)、用户行为数据(例如，用户在淘宝上浏览、收藏、购买等 。).
在以上数据的基础上 ， 服务器可以从三个维度进行推荐:根据个性化的粒度推荐，我们可以将用户基于维度推荐归类为非个性化 。个性化推荐是指每个用户 seen 推荐都有相同的内容 。在互联网产品中，我们最常见的非个性化推荐的例子就是各种图表，如下图所示 。
3、金融信息服务领域 推荐 系统与抖音的异同金融信息服务领域推荐 系统与Tik Tok不同，标的用户，内容推荐算法，盈利 。1.Target 用户不同，target推荐-2/在金融信息服务领域用户主要是需要理财、投资、贷款等金融服务的人群 。2.推荐内容不一样 。金融信息服务领域推荐 推荐主要与金融服务相关相关，如股票、基金等 。
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