模型算法商品

❶ 论淘宝搜索推荐算法排序机制及2021年搜索的方向。

[写在前面]淘宝搜索引擎至今反复多次，搜索顺序也从最初的统计模型升级到机械学习模型，到2010年为止没有标签没有基础标签，随着计算能力的提高，2010年后开始挖掘用户的基础标签，从3年到2013年开始使用大规模的机械学习和实时特征
但你有没有想过为什么2016-2017年的两年是各种各样的黑搜索盛行的一年，为什么今天几乎消失了？
最根本的原因是从统计算法模型到机械学习模型的转型期。
说白了，这时不收割就没有收割的机会。因为统计模型即将退出历史舞台。
因此，各路大神各自扩大了统计模型算法中的影响因素。统计算法无论在哪里，点击率和坑产都很容易搜索。
那两年成了中小卖家的狂欢盛宴，很多大神的烟火也是旺盛的。
今天推荐算法的第三代使用后，加上疫情的影响进行了鲜明的比较，真的很感慨。
淘宝真的没有流量了吗？电器商务真的做不到吗？还是大家的思维没有改变，停留在2016-2017年的黑搜宴会上不想醒来？
2017年、2018年、2019年是淘宝推荐算法反复最快的3年，每年的算法升级都不同，整体上到2019年9月为止统计算法模型的影响因素还很大，从2019年下半年开始第三代推荐算法后，全面的真正意义进入了以机械学习模型为中心的推荐算法时代。
各路大神也无法验证，加上百年疫情的影响，很多大神的隐蔽布也泄露了。
基本上以统计模型为主，训练基本上没有声音，典型的是坑产游戏。
如果现在还能看到的话，基本上可以判断他不是在训练，而是在制作印刷用纸，一定会推荐使用资源，资源是多么安全。
刷子的生产增加真的没有效果吗？不是我以前的文章说:不是不行，而是从坑产的角度思考，而是从改变竞争环境的角度思考，用补充书改变竞争环境，改变场地，有新的天地，任何手段都要为商业本质服务。
正文
概述统计算法模型时代。
统计模型时代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的类别不错，关键词比较正确，就能得到很大的流量，当时产品需求少，只要上下架的优化就能使产品上升。
到2016年为止没有坑产游戏吗？黑色搜索的效果不好吗？其实，什么时候坑产是最核心的机密，谁来教大家，什么时候教的最多的是类别优化，关键词优化，大部分优化都围绕关键词，电器商的老人想起了你什么时候得到关键词的人得到了世界。
有人告诉我做坑产，关键词找到生意也来了。什么时候知道坑产也没有人给你刷子，大规模的补充书也出现在黑色搜索盛行的时期。
为什么关键词者得天下？
搜索关键词是用户目前意图最直观的表达，也是用户表达意图最直接的方式。
搜索的用户购物意图最强，成交意愿也最强，现在搜索也是转化率最高的流量来源。
统计时代关键词背后直接依赖的是类别商品，只要制作类别和关键词分词即可，哪个时代最出现的黑马通常是类别机会、关键词机会、黑科学技术机会。
最基本的是商业本质，什么时候产品需求少，没有很多现在的类别，自己找类别，现在想想什么概念。
记得什么时候类别错了，搜索也可以来。如果你的商品点击反馈好的话，错误的类别没有什么影响，现在试试吧
搜索类是搜索的基础。
什么时候能称霸，背后有商业逻辑，用户行为数据好就行了。
但无论如何发展检索都离不开关键词。例如，上述关键词是用户表达意图的最直接的方法，是当前消费者的检索行为和购买行为发生了根本性的变化。
检索依然根据消费者的行为数据和关键词来判断需求，这就是机械学习模型时代。
机器学习模式时代-推荐搜索算法。
现在的商品体积和消费者购物行为的丰富性，统计算法不能满足检索的本质要求。
所以现在搜索引擎开始发展深度学习模式更精细的建模-推荐搜索算法，搜索排名更智能。
在此重点讨论推荐检索算法，
2017、2018、2019是推荐检索算法真正意义发展的3年，3年3个系统版本每年更换一次，很多电器商人都不知道头脑。
推荐检索算法和统计算法模型的最大区别在于，Query的处理能力和算法有召回机制
简单表示推荐算法的程序:
1:对检索关键词进行分词、重写的处理进行类别预判
2:根据用户信息，即用户以前的行为数据记录和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作等信息存档
3:根据检索用户信息，根据检索用户以前的行为数据检索引擎和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作为等信息存档3:根据检索用户信息的检索用户信息
也就是说，在第一关召回阶段基本上与统计模型时代的最佳化途径相同，核心是标题分词和类别，现在最大的区别是根据用户信息推荐最佳化，这是标签和正确人群标签图像最佳化的基本意义。
为什么现在一直在谈论标签，谈论人标签图像？入池实际上是为了匹配真正的消费者用户信息，通过直通车测试来判断人群也是为了通过性别、年龄和购买力来优化匹配真正的消费者。
召回机制:
通过构建子单元索引方式加快商品检索，不必经历平台上亿级的所有商品。该索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始筛选商品的过程是召回阶段。
在这个阶段，不会进行复杂的计算，主要是根据现在的搜索条件进行商品候选集的快速圈定。
之后再进行粗排和精排，计算的复杂程度越来越高，计算的商品集合逐渐减少，最后完成整个排序过程。
主要召回路径分为
1:语言召回
2:向量召回
这些都是商业秘密不方便的说明，有兴趣的是学习我们的在线会员课程标签重叠游戏6是基于语言和向量召回的基础逻辑实战落地的课程。
下一阶段进入粗行列，粗行列受这些因素的影响:
粗行列作为召回后的第一个门槛，希望用户体验以时间低的模型快速排序和筛选商品，第一关系将过滤到不适合本次检索词要求的商品
为了实现这个目的，首先要明确影响粗排名得分的因素
1:类别匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息质量(商品发布时间、商品等级、商品等级)
3:商品组合得分
点击得分
交易得分卖方服务商业得分
在粗排列框架下，系统粗排列算法根据商品类别的预测得分进行得分
点击得分交易得分
交易得分卖方服务商业得分粗排列框架下，系统粗排列的大排列
最后是精排，检索顺序的主要目标是高相关性、高个性化的正确性。
每个用户的喜好不同，系统会根据每个用户的Query结合用户信息进行召回。然后通过粗排后，商品数量从万级下降到千级。
千级商品经排后直接向用户展示，搜索过程中商品集合的思考和具体变化如下图

前面的召回、粗排主要解决主题相关性，通过主题相关性的限制，首先缩小商品集合和我们的在线会员课程标签
精排阶段系是真正系统推荐算法发挥真正威力时，应根据用户行为反馈迅速进行机械学习建模，判断用户真实性、准确性和可持续控制性。
为什么现在的游戏和黑色技术暂时出现，核心是系统算法模型机械学习模型，系统分析用户有问题，不正确，不稳定，维持性差，可以迅速调整。
也就是说，即使发现脆弱性，研究快速有效的方法，系统也会根据你精排阶段的用户行为迅速分析学习建模，发现模型有问题，你的玩法就结束了。
猜机器学习建模的速度有多快？
想玩黑色的东西早点死去吧。
现在使用的检索顺序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具体模型过于复杂也不需要深入，但影响这两种模型的最基本因素是用户行为数据
真的不能假的，假的也不能假的算法模型越来越智能化，算法越来越强，只有回归商业本质才能真正解决算法模型背后真正想解决的问题，算法基于商业逻辑。
2021年搜索向哪个方向发生变化:
2020年电器商人和蚂蚁是不平凡的一年。2020年也是蚂蚁从神坛上拉下来的元年，现在蚂蚁有各种各样的黑色。
基于中小卖家的走势无疑是阿里必须正面面对的现实。
如何让中小卖家回流或留在平台上，搜索该怎么做？
检索一定是基于三方的考虑，买方、卖方和平台本身，现在市场上又开始提倡坑产搜索逻辑，坑产妖风又开始，根据推荐搜索算法逻辑来谈这个问题。
为什么坑产思维是不死的小强，每次危机都会跳出来。
以统计模型为中心的坑产时代是淘宝从2003年到2015年一直使用的搜索算法模型长达13年。
同时也是淘宝和中国网分红的野蛮生长期，统计算法模式让太多电商赚钱。除了
之外，十年的奴役思维已经习惯了，在电器商圈，坑产游戏一定有人相信，其他人不一定被认可。所以，我们夹着尾巴发展的原因，时间真的可以证明一切，不用多说，做自己。
习惯性思维加上特殊时期的赚钱蝴蝶效应，使许多电器商人活在历史的长梦中。正确地说，统计算法模型的真正废除是在2019年下半年。
同学说坑产永远有效，我也这么想。
永远有效的是起爆模型坑产权重驱动和统计算法模型中的坑产排名不同。
起爆模型的坑产要素永远有效，这永远不会改变。
但是，如何有效地加上这个起爆模型的坑产权重，并不像模仿购物的意图那么简单。
坑产游戏在2021年绝对不行。淘宝不会把现在的算法系统换成15年前的。
基于三方利益:
购买者体验
卖方利益
平台的发展
搜索肯定会向高精度和高控制性发展。以标签为中心的用户标签图像仍然是影响流量精度的基本因素。
必须从标签的角度考虑和优化种子组的图像。
通过种子组的图像向相似人扩展到叶类人，业界喜好人最后向相关人扩展也是扩大流量的过程渠道。
基于推荐搜索算法逻辑:
精密排列阶段算法更强，精度更高，转化率更高，持续稳定性更强。
基于中小卖方流通的现状，优化精排阶段并非中小卖方能够简单接触。
推荐算法从搜索排名阶段出现在哪个阶段？
个人判断
一是召回阶段
二是粗排阶段
上述提到召回阶段的算法简单复盖商品为万级，排序规则也比较简单，中小卖方在召回阶段提高精度尤为重要。
在这个万级商品库中，如上下架的权重上升，中小卖方有机会上升到主页，从子单元的索引召回中寻找机会。
或者根据中小卖方的新产品和中小卖方的店铺水平进行特别优先搜索推荐，使中小卖方的新产品在低销售状态下显示，可以实现锦囊算法。
中小卖方有机会搜索主页，不调用用户信息直接打开主页的展示权可能是中小卖方最大的支持。
根据召回阶段的用户行为数据，在粗排阶段以比例融入用户信息，即标签的影响。
在初始召回阶段，类别和分词权重，看业者主图场景反应背后的人们反馈，用系统引导，给中小卖方真正参考的流量方向和成交方向。
谁疯狂地印刷用纸直接关闭黑屋，理解印刷用纸优化竞争场景，从优化人群的角度出发，适当放宽处罚。
通过召回阶段，得到的用户信息会影响粗体结果。在这个阶段，用户信息的权重比例不应该太大，流量卡也不应该太死。
在各检索顺序阶段用户信息，即用户标签对检索的影响权重的问题。
这个方向我的个人观点是可能的。

❷ 模型与算法之间是什么关系

模型从广义上讲：如果一件事物能随着另一件事物的改变而改变，那么此事物就是另一件事物的模型。模型的作用就是表达不同概念的性质，一个概念可以使很多模型发生不同程度的改变，但只要很少模型就能表达出一个概念的性质，所以一个概念可以通过参考不同的模型从而改变性质的表达形式。

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

数学模型的一类问题的解题步骤，如果研究的问题是特殊的，比如，我今天所做的事情的顺序，因为每天不一样，就没有必要建立模型。如果研究问题具有一般性，比如我要研究办银行卡，办羊城通卡，或者办其他卡的顺序，由于它们的先后次序基本相同，因此可以为办卡这一类事情建立模型。至于算法，广义的算法就是事情的次序。模型是一类问题的解题步骤，亦即一类问题的算法。如果问题的算法不具有一般性，就没有必要为算法建立模型，因为此时个体和整体的对立不明显，模型的抽象性质也体现不出来。

❸ 模型与算法之间是什么关系

模型是一类问题的解题步骤，亦即一类问题的算法。如果问题的算法不具有一般性，就没有必要为算法建立模型，因为此时个体和整体的对立不明显，模型的抽象性质也体现不出来。

数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义。"数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。"具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数字及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

❹ 专利在线咨询 请问科学家研究出来数学算法或模型用于商业上算是侵权吗比如：太阳位置算法

这不属于专利权保护的范围，单纯的算法不能授权。
因此，不会侵权。

❺ 推荐算法模型原则~运营推广

网店运营：推荐算法建模原理。
直通车，手淘搜索，手淘首页推荐两个核心原则：第一，标签匹配度高优先，第二，权重高优先。
标签匹配，有顾客标签和宝贝标签，顾客标签包括浏览痕迹和购买记录，有些顾客标签比较模糊。婴儿标签包括成交记录，顾客搜索你的婴儿然后成交，顾客标签和搜索关键字给婴儿打标签。
先基本加权店权，再基本加权点击率、转化率、坑产、评价。半标品基本是销量权重越大越好。非标品的热度权重较高。
总之，算法模式在淘宝上都是为了使顾客能够快速找到他们需要的产品，并获得满意的产品。还能使公司利润最大化。很多商店不能做到这一点，是因为同行竞争太激烈，功夫再高也比不上菜刀。
网店运营中，如何做好主图和直通车图点击率高。
淘宝店的运作。
销售不到300的宝贝(对标同店销售超过10000个)，最好的办法就是搞优惠活动。
然后是销售300以上(对标同店最高1万以上)，方法二：
淘宝店的运作。
在同类公司中研究一下销量前10名的主图和他们的汽车图，看看他们的汽车图就知道了，汽车图很费时找，再结合他们的优势做主图和车图。
叫客服统计的客户咨问做多了有什么问题？把客户关心的问题列出来，制作一个表格，统计15天的数据，找出三个客户最关心的问题，然后把客户关心的三个问题以图表的形式展示出来，这样就可以消除客户关心的三个问题。

❻ 数学建模里面的模型和算法有啥区别

模型是一个或者一系列的数学表达式，用来描述所要解决的问题。
算法是解决这个模型，也就是这些表达式的具体过程，常常结合编程解决。

❼ 常见30种数学建模模型是什么

1、蒙特卡罗算法。

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题。

4、图论算法。

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。

6、最优化理论的三大非经典算法。

7、网格算法和穷举法。

8、一些连续离散化方法。

9、数值分析算法。

10、图象处理算法。

应用数学去解决各类实际问题时，建立数学模型是十分关键的一步，同时也是十分困难的一步。建立教学模型的过程，是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。

要通过调查、收集数据资料，观察和研究实际对象的固有特征和内在规律，抓住问题的主要矛盾，建立起反映实际问题的数量关系，然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。

(7)模型算法商品扩展阅读：

数学建模是一个让纯粹数学家（指只研究数学，而不关心数学在实际中的应用的数学家）变成物理学家、生物学家、经济学家甚至心理学家等等的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包含抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态、内在机制的描述，也包括预测、试验和解释实际现象等内容。

❽ 电子商务行业大数据分析采用的算法及模型有哪些

通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是金牌会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。

第二、RFM模型

这个应该是属于数据挖掘工具的一种，属于关联性分析的一种，就可以看出哪两种商品是有关联性的，例如衣服和裤子等搭配穿法，通过Apriori算法，就可以得出两个商品之间的关联系，这可以确定商品的陈列等因素，也可以对客户的购买经历进行组套销售。

第三、Spss分析

主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更加有针对性，也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析，例如哪些客户同时购买过这些商品，特别是针对现在电子商务的细分越来越精细，在精细化营销上做好分析，对于企业的营销效果有很大的好处。

第四、网站分析

访问量、页面停留等等数据，都是重要的流量指标，进行网站数据分析的时候，流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一，对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。

❾ 推荐算法如何提前划分制造同类目日志

做推荐算法的质量工作将近一年，这一年尝试了很多东西，踩了不少坑，也对推荐的评测工作稍微有了些自己的心得，现在分享出来，希望能和做这块工作的同学一起交流、探讨，也欢迎多拍砖，多提意见。

推荐系统

目前推荐技术的应用已经非常较普及了，新闻、商品、问答、音乐，几乎都会用到推荐算法来为你呈现内容。下面是淘宝、知乎、微博三个app的推荐模型，可以看到推荐都在非常重要的位置。

在介绍推荐算法评测之前，我先简单说下推荐系统，这里我以商品为例，简单描述下推流程，让大家更明白一些，一般推荐主要包含以下步骤：
召回->打分排序->透出

召回

召回阶段通常的手段是协同过滤比较场景的i2i,u2i等这种x2x（有兴趣可以看下我写的基于itembase的推荐），也有使用embedding的方式通过向量之间的距离进行召回。以i2i为例，假如现在要针对我推荐一个商品，那么首先要找到我感兴趣的物品 ，这些数据是通过我的历史行为来进行获取，比如拿到我最近一段时间内的点击、加购、收藏、购买的物品，将这些商品做为trigger进行召回，协同算法的具体就不再这里叙述了，有兴趣可以看下链接，最终我们按照协同过滤算法算出商品之间的相似分值，然后按照一定数量进行截断，因为这里截断也是依靠分数来进行的，所以一般这一步也称粗排。这样召回截断就完成了。

打分

召回完商品后，我们需要对这些商品进行再一次的精排，这里需要用模型来预估ctr，一般情况下LR、GBDT、FM用的比较多，这里深度网络相对用的少，主要为了考虑到性能，尤其是rt，因为绝大部分的精排都是需要实时预测的，所有对耗时有一定的要求。继续说下模型预测的步骤，首先针对召回的商品进行特征的补充，例如该商品的一级类目、叶子类目（一级类目代表比较，叶子类目代表最细分的类目）、被多少用户购买等，然后再加入人的特征，例如性别、年龄、收入、对类目的偏好等，然后将这些信息做为feature，用模型进行预测，然后根据模型预测的结果进行排序，输出。

模型

打分过程中的模型是需要提前训练和部署，训练集的来源就是用户的实时行为加上用户和商品的特征。feature的构成是用户的特征和商品的特征，label则是用户是否点击了该商品。

质量方案

接下来说下如何保证这块的质量。由于推荐系统最终对用户需要提供实时的服务化，因此免不了有工程端的技术需要一起配合。因此我这块主要分为两个维度来开展，一方面是工程端的质量保证，一方面是算法侧的质量保证。

工程端质量

这一块可以将算法当成一个黑盒子，只把他当成一个有结果返回的接口。针对这方面前人已经有了丰富的经验，我们可以做接口的单元测试和冒烟测试，另外就是压测，在预估的qps下看rt是否满足业务方的要求，load是否过大，超时和错误的比例是否符合一定的预期。这里就不细说了，重点说说第二部分。

算法端质量

这里我再进行细分一下，分为三部分介绍：算法数据、算法模型、算法效果；

算法数据：

大家都知道算法在做训练前数据的处理部分非常的重要，有兴趣可以看下特征工程相关的内容，数据的来源，特征的构造，数据抽取、加工整个的过程都有可能会出现错误，而且数据一般都是存储在分布式系统数据库里，因此需要借助类似hive这样的工具将sql转换成MapRece的任务去进行离线的计算，离线任务的产出通常会耗费不少的时间，而对于一些日更新的模型通过对数据对产出时间有一定的要求。因此数据这块最主要的保证点为：数据本身的质量，和数据的产出时间。数据本身的质量一般可以通过数据大小的整体抖动，以及关键字段是否为空，主键是否重复，做法比较简单可以通过简单sql或者udf来完成，然后借助工程能力做到预警、检查、出报表等。

算法模型：

模型的本身在迭代过程中也是需要关注的，不过通常算法同学的训练优化也是参考这些指标，所以我们也可以把这几个指标做为模型本身好坏的评估。具体为：准确率、召回率、AUC。

算法效果：

那么这个算法推荐出的效果究竟好不好呢，这个是一个非常主观的事情，每个人的感受也不是一样的，但是我们仍然要衡量它的好坏，这里我参考业内学者的推荐书籍以及自己的一些摸索，总结出下面一些方法，供大家参考。

人工评测：

顾名思义，邀请一帮人来对你的推荐系统的结果进行评测。这里想法来自于我在做翻译评测时期的经验，首先这个成本比较高，另外就是参杂了人的主观性非常的高，翻译的好坏我们可以通过制定一些细致的规则来进行约束，但是推荐的好坏我们却不好制定详细的规则，另外就是推荐之前的用户行为如何模拟，如何让评测者进行感知，这些都是比较难的，并且和基准的对比也不是很好做，所以这里不是很推荐用这个方法，但是还是要提一下。

指标评估：

指标化推荐结果，也就是将推荐的结果用不同的指标来进行说明，通过这些指标，你可以更加的了解你的推荐系统，部分指标不一定越高越好，但是你需要让它保持在一定的范围内。说到具体的例子的时候，我会提一下。下面我们看下这些指标。

覆盖率

定义：
推荐系统能够推荐出来的“商品/类目”占“总商品/类目”集合的比例。假设系统的用户集合为U，推荐系统给每个用户推荐一个长度为N的物品列表R(u) ，总物品为N。那么：
覆盖率 = ΣR(u)N
Σ
R
(
u
)
N

意义：
描述推荐结系统对物品长尾发掘能力；
举个例子，淘宝上商品千千万万，推荐系统能否保证让新的一些商品有足够的机会曝光出去呢？还是有些商品永远都无法得到推荐曝光的机会。这个指标反应的就是这个情况，显然物品的覆盖率是达不到100%的，但是我们可以看类目的覆盖率来进行衡量，假设全网所有的一级大类目一共2千个（和全网上亿的物品相比非常的少），那么推荐系统一天之内推荐出去的商品对应的一级类目，这个就是我们要衡量的标准。如果覆盖率