开发者学堂课程【互联网技术实战营·数据智能专题：《多场景智能推荐方案及实操演示》】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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《多场景智能推荐方案及实操演示》
目录：
一、多场景智能化的运用
二、实操及案例
一、多场景智能化的运用
基于生长出来很多的业务场景，通过产品介绍。分别从以下方面进行全面了解。
个性化推荐：数据改革，亲民 AI
非常常见的数据挖掘，利用大数据去给线下门店做不同的例子。其实是个性化推荐，其实对顾客来讲是非常吸引的，可以看到无论是 APP 还是视频网站，包括商城里面会的化的推荐。
线上线下的处理：在数字门店里，会根据会员的喜好去人员推荐。智能推荐是比较好理解的，帮助用户做更多的个性化体验来促进整体营收的达成。在集团内部其实从个性化推荐开始，要很多的尝试。
多场景落地、多角色参与、多平台构建：逐渐以服务形式接入多元化推荐场景
例如：
2015年是个性化推荐的首秀，名字叫天空一号。首次使用是2015年双11大促的一个主会场，小试牛刀的一个产品。运用到了：根据用户的历史数据分析出来，这些用户对哪个会场比较感兴趣，分析出来这些会场之后，再做一层个性化的排序。
最后一层，比如：说颜色或者配图的商品，做一个智能的 UI，最后整体展示出来的个性化的楼层，在淘宝第一次用，也是在2015年。经过这次应用之后，发现带来了很大的用户转化。
比较重要的一点是在个性化推荐里面加入了一些商家运营的策略。在平台里面会有很多各种各样的品牌，品牌也有各种各样的大促活动，在这个过程中会用到更大的推荐，并且结合一些商家流量的运营帮助。店铺页去做一些个性化的触达用户兴趣的承接。
2017年，这个性化推荐的产品就达到了一个指数级的增长。基本上知道到从大促的这个预热时间开始，一直到大促销进行的活动中，几乎进入到的每一个会场，都是个性化的。
例如：个性化的榜单，个性化的楼层，和指标的一些数码会场，标签会场等。
在2018年，发现一个非常有趣的一个现象：从指标数据会发现，整个淘系里面推荐带来的这个用户的成交量，超过了搜索。整体大改版，会根据用户的信息，进行一个风格的匹配，也会加入内容，其实是智能推荐产品。
在2019年，在这个这个盖楼的活动里面，会根据用户喜好的一些品牌，和可能还会喜欢的品牌，这样做了一个组合，在这个盖楼的过程中，维修，维护店铺，这样的会员营销。
在2015年是出现真正的商业一年，商业化这一年进行很多能力的输出。
在2020年，产品打磨了非常多。
第一：集团的经验来说，有多余的利弊，多个场景的落地，不仅涉及在电商还在其他领域。
比如：书籍里推荐的阅读，还有金融产品的推荐包，内容社区的推荐都会运用到产品去。
多角色参与，个性化推荐属于一个用户流量非常多的一个入口，这个入口里，每一次的访问，流量的价值都能够得到最大化带给产品和运营。
算法优化在用户流量访问增长的过程中，会需要一个非常稳定的可扩展的功能架构。在现在业务人员也会参与到体验。随着推荐业务的不断发展，其实有很多职业的角色会在这方面做发展。APP 带来更多功能。
通过多角色的点击，促使对非常推荐的产品，滋生了很多。
从：首秀、商家流量运营、场景指数增长、营收引导超搜索、玩法融合、最佳实践上
个性化选品、投放平台：1000+个性化场景分分钟搞定
从：招商、选品、搭建、投放
工程架构+组件开发平台：灵活编排业务逻辑、开发沉淀部门算法组件。
二、实操及案例
分析用户的喜好，做一个智能UI，加入内容的推荐打磨成一个产品
手机淘宝“有好货”场景：首先商品品控把关，用户兴趣，点击率。来的运营策略。
发生很多的因素，包括商品的一些特征的变化可以通过实时的这样一个通报给他，比如：通过 API 能接到，完成之后，直接购买也是需要进行这个数据质量的关系。首先数量大，可能会产生每个时段这样实验报告和质量报告，可以根据不同的看法查看这个报告，会有哪些项目，比如：数据里面的矿产是不是一个合理的值。
数据以及分布情况，数据提高预期。可以帮助这个数据发生变动的时，发现这个空间系统是否实时的更新，也可以进行查询。包括：通过这个数据发送消息，看是否有这样的数据。
发信息的行为数据，数据可能会经常使用到的一些功能。
这个业务定制的理念：其实是可以搭建出来，会推荐场景，会有商品表达。
服务在使用的时候是通过调用接口这样的一种形式，在返还个推荐结果就可以进行来参加。
比如：收藏点击的行为，在原公司行为或者是表达个人的推荐，主观上再次请求推荐，在这个过程中，其实完成了一个最基础的服务的启动，和这个数据对接，就可以拿到一个指定用户的话，提供结果。
例如：
南瓜电影用户画像、钉钉“圈子”场景
新场景搭建流程图：业务痛点，业务目标，价值分析，方案策略
比如广告类，结合用户的购物车做推荐
运营策略如：价格类型，策划策略
