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2、 是长尾商品，以及新品的展示问题；电子商城的转化率不高，特别是市场活动带来新客户的跳出率非常高；电子商城的客户多样化（价格的敏感 & 消费偏好 & 地域性差异），从 客户购物体验的角度需要呈现其偏好的商品。SOLUTION 解决方案解决方案作为一家以男装销售为主的电子商城似乎说明其用户主要应该是男性。按 照常理，在男装的页面进行关联推荐时，应该推荐男性商品。但经过计算发现 大量购买了下面的男式羽绒服的用户的用户还会购买不少女性商品：以上百分点推荐栏的效果是该电子商城自己按照常规经验做出的推荐效果 的 3 倍。1) 数据分析表明，既有女性消费者购买该电子商城里面的男装，也有 男性消费者购买女性商
3、城里面的女装。我们无法简单假定“购买男性商品的顾客 是男性，所以不应该向其推荐女性商品”。面对这种情况，我们最好让基于实际 用户行为的推荐算法来决定推荐策略。2) 基于用户行为的推荐算法的好处在于：不管用户具有什么属性（性 别、年龄、婚姻、收入），不管商品具有什么属性（颜色、大小、产地、价 格），只要某用户喜欢某种商品，也不管 TA 为何喜欢某种商品（比如为何一 位女士会购买一套西装），那么 TA 的用户行为就会暴露出其偏好，基于用户 行为的算法就能正确地向其推荐商品。3) 在默认的情况下，百分点的推荐算法会同时考虑用户行为以及商品 属性。在能够获取到用户属性的情况下，还会考虑用户属性。百分点推荐引擎的效果一览百分点推荐引擎的效果一览2012.01.01-01.31 效果：效果：
