# Recommend

**Repository Path**: owant/Recommend

## Basic Information

- **Project Name**: Recommend
- **Description**: 推介算法尝试
- **Primary Language**: Java
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-08-25
- **Last Updated**: 2022-08-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: 推介, 算法

## README

# Recommend

推介算法探索

## 推介问题背景介绍

在工作中，需要把商品推介给顾客。开始我们做了热销的排名，但是这个排名会逐渐趋于稳定，头部变化越来越少。站在运营的者的角度是好，可以实现多备货等；但是对于购买过的顾客来说这其实不是他想去关注。我们尝试去改变这个现状，可参考的做法特别多。弄多个模块：热销排名（数据排序）、个性化推荐（相关性）、促销（特性）、新品活动（新品）、节假日活动（文化活动）等。当我们铺开这些模块的实现后，发现了一个隐忧。因为我们的APP界面铺满了广告，而且开启了非常多的设置，严重破坏了用户的体验。面对这些运营的需求，我们还有没有更好的方式去实现呢？这是我现在思考的，也是我尝试进行解决。

## 算法过程
灰度流量池尝试。一级流量池：看基本面，点击率（相关性）；二级流量池看，下单率（产品需求）；三级流量池看（综合绩效）；四级全网热销。
<image src="./resource/灰度流量池.PNG"/>

1. 运营发布一个单品、活动、促销等；
2. 计算相关性，找出流量池中的10%用户进行灰度；
3. 计算点击率、下单维度情况，符合：50%的点击率，有下单20%，进入下一阶段；不符合不再操作；
4. 下单率达到新增流量的30%，进入下一阶段；不符合不再操作；
5. 计算综合绩效：点击率保持50%，新增流量下单有20%，进入下阶段；不符合不再操作
6. 推送总流量池的40%人群，持续一个月的热销；一个月后衰减，下降权重