Ne teknoloji Amazon tavsiye teknoloji ekranlar ardında? Amazon öneri şu anda piyasadaki en iyi olduğuna inanıyorum, fakat bu kadar ilgili öneriler bize sunuyor musunuz?

Son zamanlarda, proje benzeri tavsiye türlü rol aldık, ama kesinlikle teknik açıdan Amazon öneri teknoloji ve çıkışları bilmek ister.

Herhangi bir girişi son derece mutluluk duyacağız.

Güncelleme:

patent bu çok teknik değil, ve eğer biraz anlayış sağlanabilir Eğer gerçekten güzel olurdu yani kişiselleştirilmiş öneriler yapılır ama nasıl açıklar.

, Affinity Analysis Dave açıklamalar Öneri Motorları bu tür için temel oluşturur. Ayrıca burada bu Konu hakkında bazı iyi okur

1. Demystifying Market Basket Analysis
2. Market Basket Analysis
3. Affinity Analysis

Önerilen Okuma:

1. Data Mining: Concepts and Technique

Bir sanat ve bir bilim hem de. Tipik çalışma alanları veri madenciliği alanında bir alt grubu olan sepet analizi (yakınlık analizi olarak adlandırılır) döner piyasa. Böyle bir sistemin tipik bileşenler birincil sürücü kalemlerin tespit edilmesi ve yakınlık öğeleri tanımlama (aksesuar satışı, çapraz satış) vardır.

Akılda tutmak benim için onlar da veri kaynakları...

1. Satın alınan alışveriş arabaları = gerçek insanlar ve gerçek para gerçek harcamalar = güçlü veri ve bir sürü.
2. Öğeleri arabaları eklendi ama terk edilmiş.
3. Fiyatlandırma deneyler çevrimiçi (A/B test, vb.) farklı fiyatlara aynı ürünler sunmak ve sonuçlarını görmek
4. Ambalaj deneyleri (A/B test, vb.) nerede onlar farklı farklı ürünler "demetleri" veya öğeleri . çeşitli eşleşmeleri indirim
5. Beğendiklerim sizin için özel olarak ne ve toplu olarak buna benzer şekilde sepet analizi verilerin başka bir akış için tedavi edilebilir
6. Başvuru siteler (geldiğin yere tanımlanması, görülmesi gereken diğer öğeler ipucu olabilir)
7. Kere (farklı bir madde Geri Al ' ı ne kadar sürer) durmak
8. Değerlendirmeleri bu senin sosyal ağ/satın halkalar - kuru şeyler senin gibi olsun daha ne gibi ve eğer sen Onayla "ben zaten kendisine ait" butonuna oluşturdukları bir çok tam profilini sana
9. Demografik bilgiler (teslimat adresi, vb.) - çocuklarınız, kendiniz, eşiniz vs. için genel bölgenizde neyin popüler olduğunu biliyorlar.
10. = bir bebek için ayrı bir ay içinde 3 kitap satın aldınız kullanıcı segment? büyük olasılıkla bir çocuk veya daha fazla vb.
11. Veri yoluyla doğrudan pazarlama tıklatın - onlardan bir e-posta ve tıklama aldın mı? Hangisi olduğunu ve üzerinden tıkladım ve sonuç olarak aldığın olup olmadığını biliyorlar.
12. Oturumda tıklatın yolları - ne yaptın sepetinizde gitti bakılmaksızın görüntüleyin
13. Kaç kez son satın almadan önce bir öğe izlendi
14. Eğer bir tuğla ve Harç mağaza ile uğraşıyorsanız kapalı olarak gitmek fiziksel satın alma tarihi (toys r us ya da online ve fiziksel bir mağaza ya da bir şey gibi) olabilir
15. vb. vb. vb.

Neyse ki insanlar aynı şekilde davranır toplama çok daha fazla biliyorlar ilgili satın nüfusu en büyük olan daha iyi bildiklerini ve satmayacak ve her hareket ve her değerlendirme/istek listesi Ekle/Gözat biliyorlar nasıl daha kişisel terzi önerileri. Unutmayın bu muhtemel öneriler, vb kadar biter ne kadar etkiler tam set küçük bir örnek sadece.

Şimdi ben içinde bilginin nasıl Amazon iş (hiç çalışmadı) ve tüm ... nutuk çekiyorum ile ilgili klasik yaklaşımlar sorunun online ticaret - eskiden başbakanın kim çalışmış, veri madenciliği ve analiz için Microsoft Ürün Adı Commerce Server. Commerce Server insanlar benzer özelliklere sahip siteler inşa etmek için izin araçları sevk.... ama daha büyük satış hacmi verileri daha iyi model ve Amazon BÜYÜK. Sadece ticaret odaklı bir site bu kadar veri ile model oynamak için nasıl olduğunu tahmin edebiliyorum. Şimdi bu algoritmaları birçok (commerce server başlatan tahmini gibi) üzerinde doğrudan Microsoft SQL içinde yaşamak taşındı.

Dört büyük olmalıdır-bir-yol almak:

1. Amazon (veya herhangi bir perakendeci) işlemleri tonlarca ve tonlarca insan için veri toplama bakıyor... bu yüzden de kendilerini daha iyi anonim kullanıcılar için tavsiye için kendi sitesinde verir.
2. Amazon (veya herhangi bir sofistike perakendeci) hareketlerini izlemek ve oturum kimseyi alımları tutmak ve daha fazla kitle veri toplama üzerine geliştirmek için kullanıyor.
3. Sık sık orada bir araç üzerinde sürüş biriken veri ve alma "editoryal" kontrol önerileriniz için Ürün yöneticileri belirli satırları (gibi bazı kişi sahibi kim 'dijital kameralar' dikey veya 'aşk romanları' dikey veya benzer) onlar gerçekten uzmanlar
4. Çoğu zaman promosyon anlaşmaları (yani sony ya da panasonic ya da nikon ya da canon ya da sprint veya verizon ödediği ek para için perakendeci veya verir daha iyi bir indirim büyük miktarlarda ya da diğer şeyler içinde bu çizgiler) neden bazı "önerileri" yol için üst daha sık Diğerleri - her zaman mantıklı bir iş mantığı ve iş nedeni arkasında bu hedef hiç yapma daha fazla, her bir işlem veya azaltılması toptan maliyetleri, vb.

Gerçek uygulama açısından? Boru hatları bazı sete hemen hemen tüm büyük online sistemleri kaynatın (ya da bir filtre modeli uygulama veya iş akışı, vb. sen söyle ne istersen) bu iş mantığı bir çeşit uygulamak modüller bir dizi tarafından değerlendirilecek bir bağlam sağlamak.

Genellikle bir boru hattı farklı olurdu ilişkili her biri ayrı görev için sayfa olabilir kimsenin tavsiye "paketleri/upsells" (yani al bu maddenin bakıyorsun) ve bir "alternatifler" (yani bunu alır yerine bir şey bakıyorsun ve bir o çeker öğeleri en yakından ilgili gelen istek listesi (ürün kategorisi ya da benzer).

Sonuçları bu boru hatları mümkün olduğunca uzak yerleştirilmiş çeşitli yerlerinde sayfa (yukarıdaki kaydırma çubuğu, aşağıda kaydırma, sola, sağa, farklı yazı tipleri, farklı boyut görüntüler, vb.) ve en iyi gerçekleştirmek görmek için test. Beri kullanıyorsun güzel kolay tak ve çalıştır modülleri bu tanımla iş mantığı için bu boru sana sonuna kadar ahlaki eşdeğer lego blokları yapmak kolay seçim gelen iş mantığı istediğiniz uygulandığında başka bir boru hattı inşa sağlayan hızlı yenilik, daha fazla deney, ve sonunda yüksek kar.

Yardımcı olabildim mi? Bu herhangi bir e - ticaret sitesi-sadece Amazon için genel olarak nasıl çalıştığını anlayış biraz vermek umuyoruz. Amazon (orada çalışmış arkadaş konuşurken) çok veriye dayalı ve sürekli bu kullanıcı deneyimi ve fiyatlandırma, promosyon, ambalaj, vb etkinliğini ölçer. - onlar bir çok gelişmiş online perakendeci ve büyük ihtimalle de öncü bir çok algoritmalar kullandıkları için optimize kar ve bunlar büyük olasılıkla özel sırları (bildiğiniz gibi formüle KFC gizli baharat) ve guaarded gibi.