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大数据下为什么能推送自己喜欢的东西,还比较准确?

访客2021-07-01 08:05:34网上商城51

上述问题可以概括为基于大数据的准确推送自己喜欢东西的机制是什么?这个机制其实是基于大数据的一套人工智能下的算法。

大数据下为什么能推送自己喜欢的东西,还比较准确?

例如,我上午在PC端通过网页登录购物网站,买了一瓶花露水,于是中午之后就会不断自动弹出一些有关花露水商品信息小窗。

大数据下为什么能推送自己喜欢的东西,还比较准确?

因为购物网站抓取了我的一些大数据,主要涉及我的注册身份属性,甚至关联了支付系统和信用系统等,还涉及了履约能力、信用历史,同步了通讯录,还涉及了社交关系,甚至在购物过程中抓取了上网购物痕迹,关联之前浏览及支付信息,汇总成购物习惯等信息。

大数据下为什么能推送自己喜欢的东西,还比较准确?

接下来,我的线上消费习惯,被电商平台或者搜索网站平台后台的机器系统给准确的抓取识别,并进一步筛选匹配相关的花露水商品,然后再在我活跃的线上时间智能推荐上述相关的花露水商品。

再深入的了解一下,上述算法机制的深层逻辑。包括但不限于我的识别,以及链接消费偏好的识别,相关消费偏好的识别和链接,以及活跃时段识别及智能推荐。

一是我的识别。我是一个自然人,我的身份属性可以用ID来代替,例如这个ID可以是身份证号码,也可以是实名制的手机号码,甚至也可以是护照号码或驾驶证号码等。这个ID就编译成可以被终端机器可以识别的二进制计算机语言,于是完成了我的身份识别。

二是商品识别。商品也是物理物品,商品也可以用商品编码来代替,例如二维码,也可以是线条码,这些编码也是唯一的,成为商品的ID,商品上线后,这个专属ID也会被终端机器编译为可以识别的身份。

三是消费偏好商品的识别。消费偏好商品,主要是让后台机器能够通过对于某种商品,例如花露水,的浏览次数和种类,浏览时间,支付金额,购买次数、规格、颜色、数量、价格和种类等数据来识别。

四是相关消费偏好的链接,因为同类商品在设计ID时会归入相同的类目,这个类目也有相应的ID,于是在识别了消费偏好商品后,通过类目这个ID来关联或链接了相关消费偏好,进一步再根据规格、颜色、价格等ID关联条件来映射相应的唯一的同类目下的商品ID。

五是我的消费偏好商品的链接及我与相关消费偏好商品的。很容易理解,我的ID与消费偏好商品ID的链接。同理,我的ID与消费偏好商品ID的链接。

于是,在实现了我与相关偏好商品ID链接后,根据我的活跃时间段,电商后台或搜索网站后台的机器,就会以弹出小窗的形式智能推荐相关信息了。这也算一种引流吧!

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