标点符(钱魏 Way)

当当网:从搜索到发现

当当网的《从搜索到发现》这个PPT主要讲的是推荐技术及其在电子商务中的应用。以下为PPT上的主要内容:

 
  • 推荐技术可用于……
    • 电子商务、呼叫中心、数字电视、新闻媒体、网络视频
    • 精准广告、移动互联网、手机增值服务……
  • 业界典型应用案例
    • Amazon.com、Netflix.com、Last.fm、Pandora.com
    • douban.com、DangDang.com、taobao.com
    • Aggregateknowledge.com、clickchoice.com
  • 数据
    • 订单数据、浏览日志、浏览到购买数据
    • 收藏夹、购物车、评分数据
  • 算法
    • Item to Item
      • Item based Personalized Recommendation
    • User to User
      • User based Personalized Recommendation
    • Content to Content
      • Content based matching
    • Association Rules
      • Classical Data Mining algorithm
    • Social Recommendation
      • Friends based Personalized Recommendation
  • 产品
    • Also Buy、Also View、打包购买、相似顾客……
    • 浏览推荐、购物推荐(Item Based)、购物推荐(User based)……
    • 购物车推荐、收藏夹推荐、个性化邮件……
  • 典型应用
    • Cross/Up Sale:also buy、also view、打包购买
    • 组合推荐:购物车、收藏夹、订单确认信推荐
    • 个性化推荐:根据购物历史、浏览历史推荐、个性化邮件
    • 互动:相似顾客推荐
  • 数据、算法与产品设计
    • 数据最重要
    • 利用 User Feedback改进算法
    • 重视人口统计学因素、即时意图的把握
    • 产品的位置与交互非常关键
  • 应用前景
    • 任何涉及大量选择&大量用户交互的场所
      • 电子商务、网络社区、手机、数字媒体等
      • 线上最容易实施,那么线下呢?
  • 推荐引擎?
    • 既然有搜索引擎,是否可以有一个独立的推荐引擎?
      • 现有的推荐绝大多数都是依托于其他平台的附属应用
      • 推荐引擎是否有独立存在的空间和市场需求?

《从搜索到发现》PPT下载:http://www.box.net/shared/t2pdmedpg1

码字很辛苦,转载请注明来自标点符《当当网:从搜索到发现》

评论