智能推荐引擎

1 热门推荐

热门推荐即通过挖掘网站各商品的点击数、购买数等信息，生成热门推荐榜单，向用户推荐当前网站的热门商品。此类榜单常以全站热门排行榜和分类热门排行榜两种形式出现。达观热门推荐功能可以合理地为用户（尤其是新用户）推荐其在很大程度上可能感兴趣的商品，有效提升点击率。

图1 热门推荐

2 个性化推荐

个性化推荐即根据用户的兴趣特点和行为记录，向用户推荐其感兴趣的信息和商品。此类推荐常以“猜你喜欢”、“发现”或“你可能还需要”等形式出现，千人千面地根据每个用户的喜好推荐不同的商品。达观个性化推荐功能把网站内不热门但是符合特定用户喜好的商品挖掘出来进行推荐，有效解决“长尾”问题。

图2 个性化推荐

3 相关推荐

相关推荐即通过挖掘网站提供给用户的信息和商品之间的内在相关性，根据当前被浏览的某个信息和商品为用户推荐其他相关信息和商品，常以“相关的商品”、“经常一起购买的商品”、“同类型商品”或“看了又看”等形式出现。达观相关推荐有效帮助用户发现更多感兴趣的网页内容，同时为产品增加曝光机会， 延长用户停留时间。

图3相关推荐

4推荐数据统计

达观可对应用方各推荐场景下的各类型推荐数据，如推荐结果的用户点击数、被推荐的物品数量等，进行全面深入的统计和分析，并以简单直观的方式在达观大数据平台上呈现，方便应用方随时了解推荐服务的使用情况和效果。

推荐总体统计：记录各类推荐(热门推荐，个性化推荐，相关推荐)在不同场景下展现的物品数，这些推荐被展示的次数（PV），有多少人浏览了这些推荐(UV)、点击了推荐商品（点击数）。这些数据帮助应用方了解用户是否喜欢推荐的商品，并更好地评估推荐系统的效果 。

图4推荐数据统计

5 手工配置推荐结果

通过达观数据平台的推荐服务配置，应用方可灵活地对推荐结果进行人工干预，以配合网站运营的需要或者快速处理一些异常情况。现阶段，我们支持对以下项目进行配置：

推荐黑名单：指定某产品不出现在任何推荐结果里。

固定展示项：指定某产品一定出现在推荐结果里。针对相关推荐，应用方可以指定在某个产品的推荐结果里一定出现某些产品；而针对热门推荐，应用方可以指定全局热门或某个类别的热门推荐结果中出现某些产品。

热门推荐：可设置不同场景下的推荐参数及其权重。