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服务于个性化营销的推荐系统实现与应用

服务于个性化营销的推荐系统实现与应用. 项目背景. 商务活动的电子化. 个性化商业. 大数据时代（ Big Data ）. 推荐系统在电子商务的应用. 推荐系统利用特殊的信息过滤技术，将不同的物品或内容推荐给可能对它们感兴趣的用户。. 推荐系统的应用现状. VS. 京东，淘宝上的应用仍是基于关联规则的非个性化推荐. 京东，淘宝上的应用仍是基于关联规则的非个性化推荐. 京东，淘宝上的应用仍是基于关联规则的非个性化推荐. 推荐给淘宝带来的销售额却低于 10%. 淘宝销售额 90% 以上仍来自搜索与类目等传统手段. 淘宝销售额 90% 以上仍来自搜索与类目等传统手段.

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服务于个性化营销的推荐系统实现与应用

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Presentation Transcript

  1. 服务于个性化营销的推荐系统实现与应用

  2. 项目背景 商务活动的电子化 个性化商业 大数据时代（Big Data）

  3. 推荐系统在电子商务的应用 • 推荐系统利用特殊的信息过滤技术，将不同的物品或内容推荐给可能对它们感兴趣的用户。

  4. 推荐系统的应用现状 VS 京东，淘宝上的应用仍是基于关联规则的非个性化推荐 京东，淘宝上的应用仍是基于关联规则的非个性化推荐 京东，淘宝上的应用仍是基于关联规则的非个性化推荐 推荐给淘宝带来的销售额却低于10% 淘宝销售额90%以上仍来自搜索与类目等传统手段 淘宝销售额90%以上仍来自搜索与类目等传统手段 淘宝销售额90%以上仍来自搜索与类目等传统手段 淘宝销售额90%以上仍来自搜索与类目等传统手段 Amazon35%销售额来自推荐 Amazon35%销售额来自推荐 Amazon35%销售额来自推荐 Amazon35%销售额来自推荐 Amazon35%销售额来自推荐 Amazon35%销售额来自推荐 Amazon35%销售额来自推荐 Amazon35%销售额来自推荐 寻求先进算法Netflix放出百万大奖 寻求先进算法Netflix放出百万大奖 寻求先进算法Netflix放出百万大奖 寻求先进算法Netflix放出百万大奖 寻求先进算法Netflix放出百万大奖 寻求先进算法Netflix放出百万大奖 寻求先进算法Netflix放出百万大奖 国内 国内 国内 国内 国外 国外 国外 国外 国外 国外 国外 国外 国内少量个性化推荐的实现多是基于协同过滤算法（豆瓣猜） 国内少量个性化推荐的实现多是基于协同过滤算法（豆瓣猜） VS VS VS VS VS

  5. 个性化营销的技术体系 技术体系的优势： • Python语言的灵活性与C语言的运算高效性相结合； • 基于SQL+Python语言的数据分析与高精度的算法相结合。

  6. 算法体系：核心算法+常规算法 核心算法： • 基于网络的物质扩散方法(MD)：基于用户-商品二部分网络上的物质扩散过程。 • 扩展方法： • 多步扩散 • 非均匀扩散法 • 热传导-物质扩散 • 混合算法 • 初始资源加权法

  7. 常规算法 • 全局排序(GRM)：用户没有选择过的最热门的商品； • 基于商品的协同过滤算法(OCF)：基于商品之间的关联性。

  8. 算法体系的优势 • 核心算法的优势 • 算法新。原型算法相关文章最新发表在2010年PNAS（美国科学院院刊）上，在学术界是独树一帜，企业界还是首次应用； • 精度高，解决了数据稀疏性问题。标准数据集（movielens, netflix）上精度比一般协同过滤算法高14%；在数据稀疏性高的数据集上（淘宝书类目下），精确度比协同过滤高900%； • 代码易实现，占用资源少，执行效率高。抛弃了协同过滤计算关联矩阵这一耗时和占用内存的步骤，易在大规模数据集上实现。 • 多种的算法结合，针对不同特点的数据集，弥补算法间的不足。

  9. 成功案例一：在手机阅读平台的应用

  10. 个性化营销体系的数据分析功能 手机营销参数分析 手机平台匹配性分析 手机阅读时间的分析 手机行为量的统计分析 手机阅读用户年龄分析 手机阅读种类分析

  11. 数据分析举例：阅读时间的分析 分析结论：周末效应明显，星期日总是局部高峰； 营销建议：建议在周末进行短信推送等相关营销。

  12. 数据分析举例：平台匹配性分析 分析结论：对于部分低端手机，由于平台不匹配，因此要成为活跃的阅读用户可能性非常小；过于高端可能会有更丰富的娱乐选择而放弃手机阅读； 营销建议：手机阅读营销活动建议区分手机平台，中端智能手机用户是比较好的潜在用户。

  13. 数据分析举例：手机阅读用户年龄分析 分析结论：20～40这个年龄阶段是主力群体，占据了70%用户份额；18～22是大学期间，份额不小；另外则是刚毕业进入职场的群体。

  14. 数据分析起到的作用 • 与企业谈判前期，通过数据分析给出有价值的营销建议取得合作方的信任 • 个性化推送展开后，通过数据挖掘找出潜在的用户群体，选择最佳时间点进行推送，以便得到更佳的推送效果

  15. 个性化短信推送的实施方案 • 用户选取了总pv量大于10间的共49892个用户，并分为了两组； • useid为奇数的有24828个，为实验组，对此组用户进行个性化推荐； • useid为偶数的有25064个，为对照组，移动公司方选取一本热门书对所有用户推荐（这次的书名为《北海恋人》）。然后比较这两组的推荐效果； • 每人只做一次推荐，一次只推荐一本书。

  16. 个性化短信推送的实施效果 推荐当日的激发pv量以及随后9天的激发pv量比较 （红色代表实验组黄色代表对照组）

  17. 个性化推荐效果总结 说明：以上效果对比是抵消了通过数据分析在时间，用户选择方面优化后的提升，因此实际提升应该是更大。 • 个性化推荐比移动公司推荐11天激发的pv总量提高了35倍； • pv次日保持率比企业方推荐提高了8倍； • 当日激发用户数比企业方推荐提高了9倍。

  18. 成功案例二：基于淘宝的个性化推荐系统实践

  19. 淘宝数据具有高度稀疏性 • 女装包括的用户：2863380，商品：305003；平均每个用户购买：1.7425个商品；平均每个商品被购买：16.36次；数据稀疏性达百万分之六； • 书包括的用户：1046493，商品：77967；平均每个用户购买：2.068个商品；平均每个商品被购买：2.776次；数据稀疏性达百万分之二点六。

  20. 淘宝推荐实验的理论效果 全局排序（蓝色）、协同过滤（黄色）、热传导（紫色）与物质扩散（红色）等四种算法的比较结果图示。

  21. 对于书的推荐算法的精度与协同过滤相比提高了9倍；对于书的推荐算法的精度与协同过滤相比提高了9倍； • 而对于女装的推荐算法的精度提高了6倍。 • 说明：我们的核心算法不仅解决了淘宝数据的稀疏性难题，而且其精确度远远优于淘宝现有算法。

  22. 感谢各位的倾听!

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