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个性化推荐架构 在起步初期，推荐产品比较简单，每个推荐产品都是独立服务实现。新版推荐系统是一个系统性工程，其依赖数据、架构、算法、人机交互等环节的有机结合。新版推荐系统的目标，是通过个性化数据挖掘、机器学习等技术，将“千人一面”变为“千人千面”，提高用户忠诚度和用户体验，提高用户购物决策的质量和效率；提高网站交叉销售能力，缩短用户购物路径，提高流量转化率（CVR）。目前新版推荐系统支持多类型个性化推荐，包括商品、店铺、品牌、活动、优惠券、楼层等。新版个性化推荐系统架构如图 4 所示。 
图4 新版个性化推荐系统架构 个性化推荐系统架构图中不同的颜色代表不同的业务处理场景：数据处理部分（最底层绿色模块），包括离线数据预处理、机器学习模型训练，以及在线实时行为的接入、实时特征计算。推荐平台（蓝色模块），主要体现响应用户请求时推荐系统的各服务模块之间的交互关系。推荐系统核心模块： 推荐网关。推荐服务的入口，负责推荐请求的合法性检查、请求分发、在线Debug以及组装请求响应的结果。 调度引擎。负责推荐服务按策略调度及流量分发，主要根据配置中心的推荐产品的实验配置策略进行分流，支持按用户分流、随机分流和按关键参数分流。支持自定义埋 点，收集实时数据；支持应急预案功能，处理紧急情况，秒级生效。 推荐引擎。负责推荐在线算法逻辑实现，主要包括召回、过滤、特征计算、排序、 多样化等处理过程。 个性化基础服务。目前主要个性化基础服务有用户画像、商品画像、用户行为、
预测服务。用户画像包括用户的长期兴趣、短期兴趣、实时兴趣。兴趣主要有性别、品牌
偏好、品类偏好、购买力等级、自营偏好、尺码颜色偏好、促销敏感度、家庭情况等。商品画像主要包括商品的产品词、修饰词、品牌词、质量分、价格等级、性别、年龄、标签等。用户行为主要获取用户近期行为，包括用户的搜索、点击、关注、加入购车、下单等。预测服务主要是基于用户的历史行为，使用机器学习训练模型，用于调整召回候选集的权重。 -
（编辑：西安站长网）
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