China Dataset

稳定的流量与稳定的交互、比例可以保证数据的稠密性，单用户和单商品有足够的数据可以完成机器学习，并且保证一定的置信度；当有新用户新商品加入系统时，由于系统中缺乏用户商品历史反馈信息，所以完全无法推断用户的偏好，也就无法做出预测，信息匹配量级差异过大。 在人机交互过程中不断拓展用户行为模型，补充足够的产品信息库，根据不同人群浏览行为进行精准推荐与展示，实现把不同价格产品根据不同的流量池分布给需要的用户，这个过程可以称为从广泛匹配到精准匹配，使购到个性化的具象呈现。


也俗称千人千面的搜索个性化，千人千面并不神秘，只不过是统计学的应用， 简单的来说，展现在用户面前的是产品合集，从用户到产品展示合集分四步曲。 第一步：用户进入产品应用，产品立即识别用户的标签，这些标签叫 阿根廷 whatsapp 数据 做抽样条件。 第二步：根据该用户标签找到相似人群，这叫做根据条件抽样。 第三步：根据相似人群找到他们共同喜欢的产品，叫做对比样品共性。 第四步：在系统所有同类型的产品中，找到与样品库相似的产品，形成产品合集，这些产品合集会展示在该用户的面前，相似度越高，权重越高，排名越靠前。


淘宝产品模块“有好货”优化调研报告 随着互联网的发展，网上购物已渗透入我们每个人的工作生活中，成为我们最主要的购物方式之一。正是如此，电商平台的各大模块的需求变得日益精细化，如何提高各个模块的用户体验是产品设计者需要考虑的一大问题。本文分析评测淘宝产品模块“有好货”，并对此提出一些优化建议。 一、调研背景 近年来，随着移动互联网的快速发展，网上购物成为了我们主要的购物方式之一。 淘宝是中国最大的电子商务平台之一，拥有海量的用户和商家，涵盖了各种产品和服务。