双十一期间电商平台如何利用协同过滤算法提升销量

双十一期间电商平台如何利用协同过滤算法提升销量

引用

CSDN

等

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来源

1.

https://blog.csdn.net/weixin_69477306/article/details/143879021

2.

https://finance.sina.com.cn/roll/2024-11-13/doc-incvwwis5704247.shtml

3.

https://developer.volcengine.com/articles/7391691157572911116

4.

https://53ai.com/news/AIdianshang/696.html

5.

https://www.hypers.com/content/archives/5804

6.

https://tech.meituan.com/2024/10/10/exploration-and-practice-of-user-modeling-recommended.html

7.

https://www.cnblogs.com/wephiles/p/18119950

2024年双十一期间，各大电商平台再次创下销售新高。据统计，10月14日至11月11日期间，网络零售额超过1.9万亿元，同比增速超8%。在这一亮眼成绩的背后，协同过滤算法等AI技术发挥了至关重要的作用。

协同过滤算法：个性化推荐的核心引擎

协同过滤算法是推荐系统中最常用的技术之一，主要分为两类：

• UserCF（基于用户的协同过滤）：找到兴趣相似的用户群体，推荐他们喜欢的内容
• ItemCF（基于物品的协同过滤）：根据用户喜好，推荐相似物品

这种算法通过分析用户的购买历史和浏览行为，为用户推荐相关产品，提升购物体验和转化率。据统计，亚马逊约35%的销售额来自于其个性化推荐系统所推荐的商品。

双十一期间的特殊挑战

双十一期间，电商平台面临巨大的流量压力和数据处理挑战：

1. 数据量激增：用户行为数据呈指数级增长，需要强大的计算能力来处理
2. 实时性要求高：用户期望即时获得个性化推荐
3. 商品库存变化快：需要及时更新推荐结果

为应对这些挑战，电商平台采取了多种策略：

• 分布式计算：利用分布式系统处理海量数据
• 实时更新机制：建立实时数据处理管道，确保推荐结果及时反映用户兴趣变化
• 冷启动优化：对于新用户或新商品，采用基于内容的推荐算法进行初步推荐

最新技术进展：多行为推荐算法

传统的协同过滤算法主要基于单类行为数据（如购买或点击），而忽略了用户与商品之间的复杂交互关系。最新的研究提出了一种基于图Transformer的多行为推荐算法，该算法具有以下特点：

1. 多行为交互建模：同时考虑用户浏览、收藏、加购物车等多种行为
2. 商品间关系融合：结合品牌、类别等商品间关联信息
3. 时序动态性：引入时间信息编码，捕捉用户行为的动态变化

这种算法通过异构多重图神经网络架构，能够更准确地理解用户偏好，提供更精准的推荐结果。

未来发展趋势

随着AI技术的不断发展，未来的电商推荐系统将呈现以下趋势：

1. AI与供应链深度融合：实现从供应商到消费者的全链条智能化
2. 个性化体验升级：利用AR/VR技术提供虚拟试穿、试用等沉浸式体验
3. 隐私保护加强：采用差分隐私、联邦学习等技术，在保护用户隐私的同时实现数据的有效利用

双十一不仅是购物狂欢节，更是AI技术的集中展示场。通过不断创新和优化，协同过滤算法等AI技术正在为电商平台带来更高的销售转化率，为用户带来更好的购物体验。