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提升极速流畅的购极致的用户体验，极致的用户体验是用户信任依赖平台，在每次购物过程中，希望平台能够帮助其快速，准确地找到其想要的商品，其中包括了基于用户历史兴趣的再延伸，也有基于用户角色的行为探索。 比如用户每隔-天会购买尿不湿，未来平台是否能够在-之间快速捕捉用户购买尿不湿的需求；再比如用户在平台上第一次浏览电脑，我基于用户的其它购物行为比如用户之前在平台上经常买-岁的衣服，并且大部分邮寄的地址为大学宿舍，是否平台可以在接下来的浏览中为用户呈现适合学生族高性价的电脑。


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 卡塔尔 whatsapp 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，使购物的推荐运算模型得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。