京東推薦演算法

① 什麼是人工智慧名片

自1956年人工智慧名片的概念被正式提出以來，人工智慧名片的發展可以說是幾經沉浮。近年來，隨著深度學習演算法的突破，人工智慧名片技術變得愈加成熟，2016年穀歌公司的人工智慧名片AlphaGo戰勝人類圍棋冠軍之後，直接掀起了人工智慧名片發展的高潮。

人工智慧名片

不過，說起人工智慧名片，有些人會覺得這是一種非常前沿的技術，似乎更多的是在實驗室里，離我們的生活還很遙遠。但是，如果稍微注意一下，你就會發現人工智慧名片其實早已悄然融入到我們的生活之中。下面，就來看看在我們身邊的人工智慧名片吧。

1、導航應用程序

以前我們在出行時，一般都是帶著紙質地圖。如果想去不熟悉的地方旅行，知道如何使用地圖是一項基本的生活技能。現如今，到陌生的地方旅行變得更加容易，因為只需下載一個地圖導航軟體就可以到達目的地。目前，我們比較常用的導航地圖像高德地圖、網路地圖等，它們都是由人工智慧名片驅動的應用程序。

2、商品推薦

現在，人工智慧名片已經成為零售購物行業領域的重要組成部分，它可以為消費者提供個性化的服務，展示他們最有可能購買的商品。當消費者登陸到一個購物網站，他們點擊產品頁面並進行購買時，人工智慧名片就可以存儲數據並從中進行學習，因此它可以確定消費者的偏好。這樣，在這些消費者下次訪問同一家購物網站時，網站就可以展示與消費者偏好高度相關的商品，而不是從網站上隨機挑選與潛在客戶沒有共鳴的商品。此外，人工智慧名片收集的數據還可以幫助電商平台定製各種提醒和信息，讓顧客了解他們喜歡的商品和活動。

目前，大部分的購物網站都不同程度地集成了人工智慧名片推薦演算法，包括京東、淘寶、天貓等平台首頁的個別位置、購物車以及支付完成頁面顯示的商品都是演算法推薦的結果。

3、聊天機器人

對於大部分服務型行業來說，需要會為客戶提供7*24小時的不間斷服務。但有一個問題，為了確保客戶的疑問不分晝夜地得到解答，就需要聘請更多的專業客服輪班工作，這意味著要投入更多的成本。在這種情況下，人工智慧名片聊天機器人就派上了用場。對一些公司來說，聊天機器人是回答客戶問題最便宜的方式之一，即便是在工作時間。

4、智能語音客服

你能想到嗎？你撥打的客服電話很有可能就是人工智慧名片接的。現在，智能語音客服可以代替人工客服回答撥打服務熱線的客戶的問題。在以前，這種後台語音電話的分工是由電腦語音來引導用戶選擇服務內容，而個性化的問題都由人工客服來處理。但是隨著人工智慧名片技術的快速發展，現在已經有很大一部分的個性化內容可以由人工智慧名片來進行回答和解決了。

當然，這種智能語音客服確實是節省了很多的人工成本，但在從某種角度上也降低了電話騷擾和電話詐騙的門檻和難度。相信一些人遇到過這樣的困擾，有時會接到一類騷擾電話，在接聽時會有一個聲音自顧自推銷產品，而且這一通話過程中是無法被打斷的。其實這類人工智慧名片語音是一段錄好的語音，還有一些的會根據回復產生的關鍵字索引到一些指向性的錄音進行回話，這給人們的生活帶來了很多困擾。

5、智能個人助理

在互聯網出現之前，企業管理者必須通過不斷地閱讀書籍或要求他的員工去掌握和了解他們未知的事情。幾年後，企業管理者可以使用網路、360或者必應這樣的搜索引擎，通過在搜索框中鍵入關鍵詞來進行搜索查詢。

如今，人們在網上搜索的方式已經可以通過語音搜索達到另一個層次。通過詢問他們的人工智慧名片個人助理，就可以立即得到關於問題的答案。目前，常見的智能助理包括蘋果的Siri、華為小藝以及小米的小愛同學等。

以蘋果的人工智慧名片個人助理Siri為例。這個人工智慧名片應用程序能夠識別聲音，並將其轉換成文本，並執行命令。作為一名個人助理，它不僅對查詢有用。你可以使用Siri向客戶發送電子郵件或查看你自己當天的日程安排。只要發音清晰，就可以在幾秒鍾內得到你詢問的答案。

6、投資組合管理

投資股票或外匯是一種屢試不爽的賺錢方法。雖然有風險，但如果了解它是如何運作的，這是最好的賺錢方式之一。對於投資組合經理來說，了解市場趨勢並在投資客戶的資金時確定哪種選擇是最好的是至關重要的。正因為如此，世界上許多大銀行都在使用人工智慧名片，因為它帶來的准確性和便利性。過去需要投資組合經理花幾天時間做研究的事情，現在可以用人工智慧名片軟體在幾分鍾內完成。

寫在最後：

方便、准確和效率是企業選擇將人工智慧名片集成到業務流程中的一些主要原因。隨著技術的不斷發展，人工智慧名片可以處理越來越多的流程，從而使用戶能夠從生產力、收入的提高，以及他們整體經營業務的方式中獲益。

② 碩士畢業被京東商城簽了演算法工程師穩定嗎

一般來說演算法工程師是比較不錯的崗位，比普通的工程師薪資要高點。具體多少，你得看你應聘的公司是什麼樣的背景。三資還是民營。每家公司都不同。應屆畢業生就業能有4000-9000不等，取決於你申請的公司和你自身的能力。

③ 國內電子商務網站所運用的推薦技術有什麼什麼基於內容的、知識的、協調過濾，具體點，最好有截圖，謝謝

凡客的推薦系統做的比較好，因為主要經營服裝產品，所以主要採用協同過濾推薦演算法，例如「瀏覽該產品的用戶都購買了什麼」「購買過該商品的用戶還購買了什麼」；
京東商城有猜你喜歡，應該是基於瀏覽記錄和消費記錄的商品內容採用基於內容過濾的推薦演算法實現的，但是協同過濾還是主要的；
亞馬遜、當當這類主要經營書籍的購物平台在個性化推薦中，根據用戶的搜索內容、瀏覽記錄、消費記錄採用基於內容過濾的推薦演算法，還有就是基於關聯規則的推薦，推薦相關書籍給用戶；
視頻網站土豆網的個性化推薦做得比優酷人性化。不用登陸即可記錄用戶的瀏覽記錄，根據歷史瀏覽內容向用戶推薦相關視頻，一般同導演相關或者同演員相關。優酷和土豆的共同點是還是把協同過濾當做重點，「瀏覽過該影片的用戶還喜歡看」。
在推薦系統當中，個性化推薦和共性推薦都很重要。每個電商網站一定有共性推薦的部分，例如最近商品、熱門商品，還有一些基於共性消費模式的關聯推薦。
希望都你有所幫助。

④ 京東平台在搜索演算法中銷量排序計算有哪些參考點

京東銷量排名計算中參考的有以下兩個主要內容：
搜索：3天銷售數量+過濾非高相關分類下商品
類目：15天銷售金額

⑤ 京東的站內搜索關鍵字是怎麼搜索到產品的具體是什麼演算法呢。

要做網站優化排名可以用WanDot SEO優化軟體.

⑥ Amazon的推薦演算法是否特別優秀

現在在京東、易迅、亞馬遜等看到的主流推薦演算法，一般都是基於物品自身相似性（不依賴於用戶數據，沒有冷啟動問題）、基於用戶瀏覽、喜歡、購買等數據的協同過濾推薦（用戶緯度和商品緯度）。
其實這些推薦演算法的核心思路，是很樸素的。
一、基於物品自身相似度：例如衣服A和衣服B，對於它們在分類、價格段、屬性、風格、品牌定位等等其他屬性緯度的表現，來計算它們之間的相似度，如果相似度高，那麼在有用戶瀏覽A的時候，就可以推薦B（實際當然沒這么簡單）。因為衣服的這些屬性是不依賴於用戶的，所以解決了系統的冷啟動問題，正是不依賴與用戶的行為數據，因此比較死板，完全沒有個性化的推薦。這個演算法的思路很多人都清楚，但是越是簡單的演算法，要達到好的效果就越是難，特別是推薦這種轉化率非常低的演算法。商品有幾十個屬性，對不同分類的商品，並不是所有的屬性都是有必要納入相似度計算的，已經納入的屬性但是重要性也是有區別的，這樣一來，光光給不同類別商品篩選必要屬性以及設置這些屬性在相似度計算中的權重值，就是一項非常浩大的工程了。亞馬遜的推薦系統在全球行業中也是最早的，相信他們在這個問題上肯定有自己一套迅速有效的方法。當然要我來說具體是怎麼樣的，我怎麼可能知道呢^_^，知道了也不告訴你。
二、基於用戶緯度的協同過濾：採集用戶的購買（瀏覽、收藏都行）商品數據，把用戶購買的商品列出來，當作用戶的屬性緯度。例如用戶A購買了商品1、2、3、4、5，用戶B購買了商品1、2、5、6，那麼可以簡單的將12345和1256分別作為A和B的屬性特徵字元串，計算A和B的相似度，經過簡單的聚類將用戶聚成幾個類別（鄰居）。假設A和B同屬於一個聚類，那麼可以稱A和B有比較相似的偏好，繼而可以將A買過而B沒買過的其他商品推薦給B。在這一個流程里，可以發揮的地方有很多：1、用戶的行為數據需要去噪音（買了多少商品以下的用戶不考慮，有代購的不考慮，如何精準的判斷代購，商品時效性的考慮，數據的時間跨度等等）；2、計算相似度的時候跟第一點中提到的一樣，並不是所有商品對用戶的描述度都是一樣的。可能價格低的重要程度就沒有昂貴的商品重要。3、通過聚類計算鄰居的時候，聚類演算法又是另一門學科了，或者選擇分類演算法。然後聚類的門檻選擇都是需要很長時間的測試、觀察、修改的，需要時間的積累。4、瀏覽、購買、收藏等歷史數據是不是可以協同過濾。現在很多網站給出的推薦，都不是單一推薦演算法的，一個演算法的輸出可以作為另一個演算法的輸入，可以是多個演算法的輸出綜合篩選，這也是一個需要長時間積累的地方。

⑦ 京東平台搜索演算法中文本有哪些計算點

定義：搜索詞與有效索引欄位（標題、品牌、三級分類名）內容的文本匹配程度
目的：保證用戶意圖與搜索結果的匹配
主要影響因素：
位置：搜索詞出現在有效索引欄位的位置
詞距：搜索詞在索引欄位的距離
長度：標題長度（影響很小）

⑧ 京東哪裡關演算法

到京東演算法里關
京豆演算法
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