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1、分享提纲第1页/共31页C2C市场&转转介绍真个人对个人的marketplaceC2C平台的意义物品交易技能交换发现世界第2页/共31页C2C市场的特点和挑战信息发布随意性商品库存唯一性买卖时效敏感性第3页/共31页石器时代第4页/共31页粗粒度个性化推荐第5页/共31页问题第6页/共31页青铜时代第7页/共31页细粒度多维度个性化推荐第8页/共31页主要改进第9页/共31页效果：转化率共提升78%第10页/共31页工业革命第11页/共31页实时推荐系统第12页/共31页主要改进第13页/共31页效果：转化率共提升89%还在持续提升中第14页/共31页工业革命II第15页/共31页机器学习驱动
2、的推荐系统第16页/共31页主要改进第17页/共31页效果：转化率总提升109%还在持续提升中第18页/共31页第19页/共31页未来发展方向 第20页/共31页面向用户画像的用户画像第21页/共31页用户画像第一原则：做有用的用户画像第22页/共31页多维度用户画像第23页/共31页问题第24页/共31页多维度商品画像统一生成框架第25页/共31页如何更好地预测用户兴趣？用户画像=物品画像+兴趣模型老方法：基于规则不同时间发生的不同行为赋予不同权重将权重做累加计算问题拍脑袋规则量化不准确无法合理利用负反馈第26页/共31页机器学习驱动的用户兴趣模型正反馈数据负反馈数据特征提取机器学习模型相关兴趣预测第27页/共31页第28页/共31页画像系统演变主线总结第29页/共31页第30页/共31页