对用户来说，现有的用户界面与退换货政策已经可以满足用户的基本需求；用户的核心目的是购物，所以相同商品的价格更低，活动时的促销力度更大，商品的种类更加全面以及订单下达后可以更加快捷方便的收到商品，才是用户的重点需求，也是各大电商平台的主战场。 图 – 影响用户选择购物平台的原因 接下来我们把目光聚焦到淘宝中。在本次的淘宝用户调研中，我们可以看到购物主要发生在淘宝产品模块“聚划算”.7和淘宝产品模块“淘宝直播”.和淘宝产品模块“有好货”7.中。
许多产品里都设置了推荐模
型系统，比如结合推荐模型，购物平台可能 Skype 数据库 会更知道用户更想要什么，从而让相关产品出现在用户浏览首页。那么，推荐模型是如何“起效”和“运转”的？个性化推荐，又有哪些存在意义？本篇文章里，作者便发表了他的看法，一起来看。 一款应用软件或系统设计，为了更好地迎合市场用户，一定逃离不了对用户的推荐模型，而推荐的目的是为了更好地解决用户痛点，触达用户目标，从而达到用户的留存，提高用户与产品之间的粘度，比如在日常购物场景中，打开同一款购物应用可能会遇到若干种情形： 和好友同时打开后发现，为什么两个人首页各个频道入口的图片以及文字不一致？
为什么同样搜索相同关键词
你和好友竟然出现不一样的商品列表？ 为什么我 合策略也永远不会太晚 刚刚浏览了裤子以后，首页各个频道的展现变了？ 一、购物平台是如何知道我需要什么？ 是如何知道我喜欢什么并且可能想要买什么的？ 为什么它能做到每个人都不一样？ 为什么它要这么做？ 型学习概念，机器学习就是将主体换为机器，并且它通过某种途径来获取知识或者技能的过程，并应用于未来的生活工作，人获取知识的外化载体是书本、音频、视频等，传输通道是人的感官，处理中心是大脑，而对应于机器外化载体也同样可以有以上各类信息源，并且使用各类外放设备收集信息，处理中心是与存储共同维护。
二、机器学习过程数据维度
可以大致推算出购物为什么能够知道你喜欢什么，是 加拿大电子邮件线索 基于一个假设条件的：一个人历史的购物行为及偏好，会在未来的行为中也有迹可循。 所以利用机器学习我们通过用户历史交互数据特征包括：谁在什么时间买了什么东西，这个东西的名字叫什么，什么颜色，价格多少等等。 比较有用的可以对未来推荐有指导意义的特征包括： 购买力 一个平时只买元左右牛仔裤的用户，未来短期内买元和元的裤子的概率远远低于买左右或者左右的概率，所以推荐的时候会更优先给你看到-左右的裤子。
