一淘商品搜索2011总结

关系搜索和推荐一淘搜索算法----三桐

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2013-7-13目录概述关系计算系统应用概述搜索、浏览等点击、收藏、购买、评价等收藏、购买、评价等隐式：年龄、性别、同好显式：好友、关注、圈历史行为ctr、成交

预估item关系ctr、成交预估ctr、成交预估概述人自己地域微群达人淘内SNS关系外部关系购买过收藏过加入购物车FollowLike隐性计算人专辑店铺商品买了又买看了又看相似专辑商品店铺UserProfileUser质量分层Userspam店铺标签：小而美店铺特色店铺店铺运营质量店铺服务质量店铺spam度类目属性体系商品特色标签同款，产品节点库商品质量标签：人气，点击满意度，文本质量虚假交易标签Spam标签属性属性属性时序关系概述什么是关系搜索基于淘宝关系数据（用户-商品-店铺等）的查询和排序系统，能够支持不同场景下的关系搜索和推荐服务；关系搜索的特点用户关系网络决定搜索的路径场景决定不同关系对搜索的影响群体或群组行为形成的关系影响个体概述关系搜索的作用用户行为有延续性和可预见性。过去14天用户浏览过的店铺和未来一天访问的店铺有40%的重合度；近期购买过连衣裙的用户搜索“女鞋”时，出搭配或者风格相似的鞋子；用户行为传播，社交化的搜索购物体验。比如用户会更愿意看到关注达人推荐的商品和用户更相信好友的评价；关联内容搜索。搜索“户外帐篷”出关联的优惠套餐和关联内容，比如帐篷选购、露营须知等。关系计算关系表达带权重有向和无向图二分图ABCDabcde关系计算用户关系和用户商品图模型abcd12345关系表达U-I矩阵关系计算相似度CosinePearsonCorrelationCoefficientJaccardVectorSpaceSimilarity关系计算二分图算法，相似度SimRank，如果两个用户相似他们购买的商品也相似迭代过程ABCDabcde关系计算关系推荐Item-basedUser-basedfeatured-based关系计算预估，矩阵分解RainerGemulla，Large-ScaleMatrixFactorizationwithDistributedStochasticGradientDescentSVD++关系计算HaoMa，RecommenderSystemswithSocialRegularization预估，结合社交关系abcd12345关系计算模型预估，

FactorizationMachinesSteffenRendle,FactorizationMachines关系计算组合模型用户行为Usertag实时行为UserbasedCFSVD/SVD++FactorMachineuserprofileLDA/PLSA用户聚类同好关系紧密度影响力场景模型充值卡VS手机选品VS选商家男士VS女士社交关系商品维度商品tagging商品聚类CFitem-based商品质量

系统系统流程用户行为SNS关系商品表CF矩阵分解PLSA相似度关联规则聚类关联商品SNS信任用户tag同好用户商品tag偏好商品同款搭配用户关系：店铺、tag、好友、商品、专辑、搭配商品关系：专辑、搭配、相似、关联、tag传播模型关系引擎商品内容商品关系商品和用户关系分布式存储用户关系商品关系模型学习场景分析用户行为建模c