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三、为什么能够做到每个人不一样？ 根据学习逻辑归类，如果在机器学习阶段考虑一些跟人相关的因素特征，那这个因素的不同值就会影响结果输出。 比如我们现在根据用户对他购物的商品的评分数据，来预测一个他从未买过的商品的评分，背后影响用户评分的因素可能包括以下几个：价格，售前后，物流，商家主营类目是否和用户购买的类目相同，其它用户的评分如果其他用户评分高则一定程度上代表了这个商品的好坏等等。 比如物流和价格这类因素特征，如果和用户这个特征做交叉后，其实会有非常迥异的权重值，而这一切是每个用户的购买力和用户体验耐受力等不同带来的。所以如果你考虑了用户的特征则这就会影响每个人的推荐结果不一样。 四、个性化推荐的核心使命 可以打破的用户只买的商品的规律，更好地降低长尾商品的比例，因为在电商产品中，在非个性化的商品展示过程中，往往爆款商品拥有更多的流量，这长尾用户和高质量长尾商品。

举个例子，在淘宝的某个频道，有很多裤子，裤子元近天的销量可能w件，裤子元近天的销量是件，在不考虑其它因素的情况下，非个性化模型或运营排序一般会偏向于裤子在裤子前面，但是如果这个用户在平台历史购物行为都是集中在高价格商品名牌包包等，则如果你个性化的考虑每个人的这个偏好，那么有可能裤子就在前面了，而且用户可能真的更喜欢裤子。 流量均衡曝光 在或网站 菲律宾赌博数据 有限的商品曝光机会下，为每个展现的商品争取最大的点击成交等，因为用户在平台上的时间是有限的，如果能在海量的商品中，为用户找到他感兴趣的商品，那么平台将在这有限的流量资源下收获更大的价值。 举个例子，有可能用户在某个频道下，看了，然后看了，再看了，最终买了D，并且D这四个商品都是有一定关系的商品，那么平台能否在一开始在我看完以后就帮我找到，并在下面推荐D商品。

在最大限度挖掘用户购物需求的情况下，最大限度缩短用户购物的时间。 提升极速流畅的购物体验 可以给用户创造极致的用户体验，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。