概述：
此分享是關於淘寶推薦系統簡介
1.推薦引擎就是：如何找到使用者感興趣的東西和以什麼形式告訴使用者；
2.推薦引擎的作用：提高使用者忠誠度，提高成交轉化率和提高網站交叉銷售能力；
3.推薦系統核心：產品，系統和演算法；
4.推薦系統產品形式：郵件營銷，群體資訊披露，趨勢引導，評論、資訊推薦和相關商品、店鋪、達人推薦；
5.推薦系統系統組成：資料，演算法，訊息系統，Search engine，NoSQL，分散式計算和效果評測；
6.演算法包括離線： 使用者類目偏好、使用者購買力分析、關聯性分析和線上：排序、過濾、增量計算
7.分散式計算包括：大規模資料統計，運算和大資料集合的ETL；
8.效果評測衡量指標：CTR GMV PV UV
9.演算法包括但不限於：content-based，collaborative-based和Association Rules
10.寶貝的推薦包括：
Content-based and 關聯規則
全網優質寶貝算分
根據推薦屬性篩選TOP
基於推薦屬性的關聯關係
採用搜尋引擎儲存和檢索優質寶貝
加入個性化使用者資訊
解：
架構圖：
應用層次圖：
總結：
為避免冷啟動採用的方式有：熱點推薦，TopN推薦，規則推薦
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