商城商品推荐

推荐策略设计

1. 基础推荐策略

(1) 热销推荐

• 逻辑：按商品销量、浏览量、收藏量等指标排序，展示全网最受欢迎商品。

• 适用场景：新用户、无明确购买意图的用户。

• 示例：首页“爆款推荐”模块，展示Top 10热销商品。

(2) 新品推荐

• 逻辑：按商品上架时间倒序排列，优先展示新入库商品。

• 适用场景：吸引用户关注平台新品，提升库存周转率。

• 示例：商品详情页“你可能还喜欢的新品”模块。

(3) 价格区间推荐

• 逻辑：根据用户历史购买价格区间，推荐符合其预算的商品。

• 适用场景：价格敏感型用户，如学生、下沉市场消费者。

• 示例：购物车页“相似价格商品推荐”。

2. 个性化推荐策略

(1) 协同过滤推荐

• 用户协同过滤：

• 逻辑：找到与目标用户行为相似（如购买过相同商品）的其他用户，推荐他们购买过的商品。

• 示例：用户A购买了“手机壳”，系统推荐与A行为相似的用户B购买过的“钢化膜”。

• 商品协同过滤：

• 逻辑：基于商品关联规则（如“啤酒与尿布”），推荐与用户当前浏览商品相关的商品。

• 示例：用户浏览“运动鞋”，推荐“运动袜”或“运动背包”。

(2) 深度学习推荐

• 逻辑：通过神经网络模型（如Wide & Deep、DIN）分析用户行为序列、商品属性、上下文信息（如时间、地点），生成个性化推荐。

• 示例：用户近期频繁浏览“母婴用品”，系统推荐“婴儿奶粉”或“儿童玩具”。

(3) 场景化推荐

• 逻辑：结合用户当前场景（如节假日、天气、地理位置）推荐商品。

• 示例：

• 雨天推荐“雨伞”“雨鞋”；

• 情人节推荐“巧克力”“鲜花”。