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文档简介

京东购物在微信等场景下的算法应用实践此次分享的是以WQ（微信手Q）购物智能推荐系统介绍智能推荐算法在实际中的应用，WQWQWQWQ大数据平台如何搭建。通过这次讲解让大家对推荐系统搭建流程有个初步了解，使大家能够在3-5天时间里通过这种开源框架搭建一个自己的小型推荐系统。WQ个性化推荐在微信购物界面体现的方方面面，主要有关键词推荐（新用户主要通过上则+推荐）的下单转化率提升为200%-400%，随着时间略有波动，热搜词采用插件式接入（加载js插件，依据你页面上下文，类目进行热搜词推荐），简单易用；智能卖场由原先ABCABC让模型训练算法，其响应时间一般是限度控制在300-500毫秒。WQ推荐系统平台架构如下所示，依据架构依据相关开源软件能够3-5天搭建一个推荐系都要做A/Btext；接入后要做推荐引擎，我们分为三层：为召回策略（添加条件，选择最法训练，我们的实时用的是Spark，离线用的是Hadoop，用CM做集成，用Sklearn/TensorFlow做离线分析，对于大账号推送用全站数据（京东大数据平台）比WQ择快速上线算法是热度和IOR算法。智能接入：由于平台多，通过物料、用户、平台判断基于群体特征，重排命中也能很好提升效率，EE接下来讲一下模型，我们的推荐模型就是解决GMV（成交）最大化、CTR*CVR最大化、CTR（首页、中间页引流，最容易，点击转化率）核心是“他点的”/“他看的”。控，这时考虑CTR*CVR模型，提升转化率，主要考虑物料、用户以及上下文场景。在算法里面对我们比较受益的是机器学习军规，做C++或前端时有雅虎军规、effective95分，我们做好了这些也有80分。接下来简单介绍下用户画像，做推荐时你首先要知道用户是谁，如果你只用cookieWQ数据和自己收集数据以及全站数据，这些数据整个融合而做的一个用户画像。Hadoop（MapReduceHDFSUI）HadoopV2

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