个性化app-推荐技术在手淘的全面应用

在2018云栖大会·上海峰会上，阿里云高级算法专家张维的分享《个性化app-推荐技术在手淘的全面应用》深入探讨了手淘推荐系统的核心技术。虽然直接的知识库内容没有涵盖该特定演讲的详细信息，但我们可以根据阿里云智能推荐系统的通用知识来构建一个结构化的概览。

手淘推荐算法简介

手淘推荐算法是基于用户行为、商品特征及上下文信息，通过先进的人工智能技术实现个性化商品推荐的核心系统。它旨在提升用户体验，增加用户粘性与转化率。

手淘推荐算法架构

• 召回阶段：利用多种策略和技术，如用户偏好二阶传导算法，从海量商品中初步筛选出可能符合用户兴趣的商品集。
  • 用户偏好二阶传导算法考虑用户的特定行为（点击、购买等），并支持包括类别、品牌、店铺和标签在内的特征优化。
• 排序阶段：对召回阶段产生的候选商品进行精细排序，采用多维度评分机制，确保高相关度和高质量的商品优先展示给用户。
• 服务化：推荐系统需高度服务化，能够快速响应用户行为变化，实时调整推荐结果，提供即时反馈体验。这包括记录用户行为并实时上传、商品类目信息优化以及I2I（Item-to-Item）算法策略的动态调整。

推荐算法服务化实践

• 实时反馈优化：通过实时捕捉用户行为并上传至系统，结合商品类目信息优化，使推荐结果能迅速反映用户兴趣变化。
• I2I算法策略调整：提供了“子类目收敛优化”、“父类目收敛优化”等策略，以增强推荐的可解释性和精准度。
• AB测试：实施AB实验以验证不同策略的效果，确保选择最优方案推广，持续优化推荐效果。

综上所述，尽管未直接引用张维演讲的具体内容，但从阿里云智能推荐系统的一般框架和操作实践中，可以推测其分享内容围绕着如何在手淘应用中实现个性化推荐的深度技术解析，包括算法原理、系统架构设计以及服务化的高效实施策略。