京东推荐算法

① 什么是人工智能名片

自1956年人工智能名片的概念被正式提出以来，人工智能名片的发展可以说是几经沉浮。近年来，随着深度学习算法的突破，人工智能名片技术变得愈加成熟，2016年谷歌公司的人工智能名片AlphaGo战胜人类围棋冠军之后，直接掀起了人工智能名片发展的高潮。

人工智能名片

不过，说起人工智能名片，有些人会觉得这是一种非常前沿的技术，似乎更多的是在实验室里，离我们的生活还很遥远。但是，如果稍微注意一下，你就会发现人工智能名片其实早已悄然融入到我们的生活之中。下面，就来看看在我们身边的人工智能名片吧。

1、导航应用程序

以前我们在出行时，一般都是带着纸质地图。如果想去不熟悉的地方旅行，知道如何使用地图是一项基本的生活技能。现如今，到陌生的地方旅行变得更加容易，因为只需下载一个地图导航软件就可以到达目的地。目前，我们比较常用的导航地图像高德地图、网络地图等，它们都是由人工智能名片驱动的应用程序。

2、商品推荐

现在，人工智能名片已经成为零售购物行业领域的重要组成部分，它可以为消费者提供个性化的服务，展示他们最有可能购买的商品。当消费者登陆到一个购物网站，他们点击产品页面并进行购买时，人工智能名片就可以存储数据并从中进行学习，因此它可以确定消费者的偏好。这样，在这些消费者下次访问同一家购物网站时，网站就可以展示与消费者偏好高度相关的商品，而不是从网站上随机挑选与潜在客户没有共鸣的商品。此外，人工智能名片收集的数据还可以帮助电商平台定制各种提醒和信息，让顾客了解他们喜欢的商品和活动。

目前，大部分的购物网站都不同程度地集成了人工智能名片推荐算法，包括京东、淘宝、天猫等平台首页的个别位置、购物车以及支付完成页面显示的商品都是算法推荐的结果。

3、聊天机器人

对于大部分服务型行业来说，需要会为客户提供7*24小时的不间断服务。但有一个问题，为了确保客户的疑问不分昼夜地得到解答，就需要聘请更多的专业客服轮班工作，这意味着要投入更多的成本。在这种情况下，人工智能名片聊天机器人就派上了用场。对一些公司来说，聊天机器人是回答客户问题最便宜的方式之一，即便是在工作时间。

4、智能语音客服

你能想到吗？你拨打的客服电话很有可能就是人工智能名片接的。现在，智能语音客服可以代替人工客服回答拨打服务热线的客户的问题。在以前，这种后台语音电话的分工是由电脑语音来引导用户选择服务内容，而个性化的问题都由人工客服来处理。但是随着人工智能名片技术的快速发展，现在已经有很大一部分的个性化内容可以由人工智能名片来进行回答和解决了。

当然，这种智能语音客服确实是节省了很多的人工成本，但在从某种角度上也降低了电话骚扰和电话诈骗的门槛和难度。相信一些人遇到过这样的困扰，有时会接到一类骚扰电话，在接听时会有一个声音自顾自推销产品，而且这一通话过程中是无法被打断的。其实这类人工智能名片语音是一段录好的语音，还有一些的会根据回复产生的关键字索引到一些指向性的录音进行回话，这给人们的生活带来了很多困扰。

5、智能个人助理

在互联网出现之前，企业管理者必须通过不断地阅读书籍或要求他的员工去掌握和了解他们未知的事情。几年后，企业管理者可以使用网络、360或者必应这样的搜索引擎，通过在搜索框中键入关键词来进行搜索查询。

如今，人们在网上搜索的方式已经可以通过语音搜索达到另一个层次。通过询问他们的人工智能名片个人助理，就可以立即得到关于问题的答案。目前，常见的智能助理包括苹果的Siri、华为小艺以及小米的小爱同学等。

以苹果的人工智能名片个人助理Siri为例。这个人工智能名片应用程序能够识别声音，并将其转换成文本，并执行命令。作为一名个人助理，它不仅对查询有用。你可以使用Siri向客户发送电子邮件或查看你自己当天的日程安排。只要发音清晰，就可以在几秒钟内得到你询问的答案。

6、投资组合管理

投资股票或外汇是一种屡试不爽的赚钱方法。虽然有风险，但如果了解它是如何运作的，这是最好的赚钱方式之一。对于投资组合经理来说，了解市场趋势并在投资客户的资金时确定哪种选择是最好的是至关重要的。正因为如此，世界上许多大银行都在使用人工智能名片，因为它带来的准确性和便利性。过去需要投资组合经理花几天时间做研究的事情，现在可以用人工智能名片软件在几分钟内完成。

写在最后：

方便、准确和效率是企业选择将人工智能名片集成到业务流程中的一些主要原因。随着技术的不断发展，人工智能名片可以处理越来越多的流程，从而使用户能够从生产力、收入的提高，以及他们整体经营业务的方式中获益。

② 硕士毕业被京东商城签了算法工程师稳定吗

一般来说算法工程师是比较不错的岗位，比普通的工程师薪资要高点。具体多少，你得看你应聘的公司是什么样的背景。三资还是民营。每家公司都不同。应届毕业生就业能有4000-9000不等，取决于你申请的公司和你自身的能力。

③ 国内电子商务网站所运用的推荐技术有什么什么基于内容的、知识的、协调过滤，具体点，最好有截图，谢谢

凡客的推荐系统做的比较好，因为主要经营服装产品，所以主要采用协同过滤推荐算法，例如“浏览该产品的用户都购买了什么”“购买过该商品的用户还购买了什么”；
京东商城有猜你喜欢，应该是基于浏览记录和消费记录的商品内容采用基于内容过滤的推荐算法实现的，但是协同过滤还是主要的；
亚马逊、当当这类主要经营书籍的购物平台在个性化推荐中，根据用户的搜索内容、浏览记录、消费记录采用基于内容过滤的推荐算法，还有就是基于关联规则的推荐，推荐相关书籍给用户；
视频网站薯仔网的个性化推荐做得比优酷人性化。不用登陆即可记录用户的浏览记录，根据历史浏览内容向用户推荐相关视频，一般同导演相关或者同演员相关。优酷和薯仔的共同点是还是把协同过滤当做重点，“浏览过该影片的用户还喜欢看”。
在推荐系统当中，个性化推荐和共性推荐都很重要。每个电商网站一定有共性推荐的部分，例如最近商品、热门商品，还有一些基于共性消费模式的关联推荐。
希望都你有所帮助。

④ 京东平台在搜索算法中销量排序计算有哪些参考点

京东销量排名计算中参考的有以下两个主要内容：
搜索：3天销售数量+过滤非高相关分类下商品
类目：15天销售金额

⑤ 京东的站内搜索关键字是怎么搜索到产品的具体是什么算法呢。

要做网站优化排名可以用WanDot SEO优化软件.

⑥ Amazon的推荐算法是否特别优秀

现在在京东、易迅、亚马逊等看到的主流推荐算法，一般都是基于物品自身相似性（不依赖于用户数据，没有冷启动问题）、基于用户浏览、喜欢、购买等数据的协同过滤推荐（用户纬度和商品纬度）。
其实这些推荐算法的核心思路，是很朴素的。
一、基于物品自身相似度：例如衣服A和衣服B，对于它们在分类、价格段、属性、风格、品牌定位等等其他属性纬度的表现，来计算它们之间的相似度，如果相似度高，那么在有用户浏览A的时候，就可以推荐B（实际当然没这么简单）。因为衣服的这些属性是不依赖于用户的，所以解决了系统的冷启动问题，正是不依赖与用户的行为数据，因此比较死板，完全没有个性化的推荐。这个算法的思路很多人都清楚，但是越是简单的算法，要达到好的效果就越是难，特别是推荐这种转化率非常低的算法。商品有几十个属性，对不同分类的商品，并不是所有的属性都是有必要纳入相似度计算的，已经纳入的属性但是重要性也是有区别的，这样一来，光光给不同类别商品筛选必要属性以及设置这些属性在相似度计算中的权重值，就是一项非常浩大的工程了。亚马逊的推荐系统在全球行业中也是最早的，相信他们在这个问题上肯定有自己一套迅速有效的方法。当然要我来说具体是怎么样的，我怎么可能知道呢^_^，知道了也不告诉你。
二、基于用户纬度的协同过滤：采集用户的购买（浏览、收藏都行）商品数据，把用户购买的商品列出来，当作用户的属性纬度。例如用户A购买了商品1、2、3、4、5，用户B购买了商品1、2、5、6，那么可以简单的将12345和1256分别作为A和B的属性特征字符串，计算A和B的相似度，经过简单的聚类将用户聚成几个类别（邻居）。假设A和B同属于一个聚类，那么可以称A和B有比较相似的偏好，继而可以将A买过而B没买过的其他商品推荐给B。在这一个流程里，可以发挥的地方有很多：1、用户的行为数据需要去噪音（买了多少商品以下的用户不考虑，有代购的不考虑，如何精准的判断代购，商品时效性的考虑，数据的时间跨度等等）；2、计算相似度的时候跟第一点中提到的一样，并不是所有商品对用户的描述度都是一样的。可能价格低的重要程度就没有昂贵的商品重要。3、通过聚类计算邻居的时候，聚类算法又是另一门学科了，或者选择分类算法。然后聚类的门槛选择都是需要很长时间的测试、观察、修改的，需要时间的积累。4、浏览、购买、收藏等历史数据是不是可以协同过滤。现在很多网站给出的推荐，都不是单一推荐算法的，一个算法的输出可以作为另一个算法的输入，可以是多个算法的输出综合筛选，这也是一个需要长时间积累的地方。

⑦ 京东平台搜索算法中文本有哪些计算点

定义：搜索词与有效索引字段（标题、品牌、三级分类名）内容的文本匹配程度
目的：保证用户意图与搜索结果的匹配
主要影响因素：
位置：搜索词出现在有效索引字段的位置
词距：搜索词在索引字段的距离
长度：标题长度（影响很小）

⑧ 京东哪里关算法

到京东算法里关
京豆算法
在京东上100京豆可以抵现金1元，订单完成评价和晒单可以获得相应的京豆，京豆发放多少取决于你订单金额大小，金额大多送。反之，订单金额小送的少
如果购买商品原来可以获得10个京豆，享受20倍京豆的话就可以获得200个京豆