概述：

此分享是关于淘宝推荐系统简介

汇总点：

1.推荐引擎就是：如何找到用户感兴趣的东西和以什么形式告诉用户；2.推荐引擎的作用：提高用户忠诚度，提高成交转化率和提高网站交叉销售能力；3.推荐系统核心：产品，系统和算法；4.推荐系统产品形式：邮件营销，群体信息披露，趋势引导，评论、资讯推荐和相关商品、店铺、达人推荐；5.推荐系统系统组成：数据，算法，消息系统，Search engine，NoSQL，分布式计算和效果评测；6.算法包括离线： 用户类目偏好、用户购买力分析、关联性分析和在线：排序、过滤、增量计算7.分布式计算包括：大规模数据统计，运算和大数据集合的ETL；8.效果评测衡量指标：CTR  GMV  PV  UV9.算法包括但不限于：content-based，collaborative-based和Association Rules10.宝贝的推荐包括：Content-based  and 关联规则全网优质宝贝算分根据推荐属性筛选TOP基于推荐属性的关联关系采用搜索引擎存储和检索优质宝贝加入个性化用户信息

图解：

架构图：

应用层次图：

总结：

1.为避免冷启动采用的方式有：热点推荐，TopN推荐，规则推荐

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