空间商城装扮已经拥有超过7万件item了。当你徜徉在丰富的商品中时,是否晕头转向,找不到自己的最爱;当你徘徊在商城各大页面时,是否左右为难,不知从何入手。在这个飞速前进的时代,一切都讲求快,很少有人肯花时间和耐心去挑选一个装扮了。装扮精灵,就是希望能够更懂你,为你找到你的最爱,而诞生了……………



  装扮精灵其实就是一个装扮推荐模块,简单看来和其他的运营模块无差。但后面包含的算法、逻辑,都是为了更了解你的胃口,满足你的需求。


一、具体的算法如下:


1 .挑选出用户保存的20套装扮



2. 假定,用户最近保存装扮符合用户当前喜好的程度高,用户过去保存的装扮符合用户当前喜好的程度低。那么我们使用装扮保存的时间来控制权重



  根据时间计算权重:时间越大的权重越大,时间越小的权重越小


  计算公式:权重 = TimeN – TimeMin + 1;


3. 根据权重,以及物品对应的属性,计算出各个属性的权重值



4. 排序,找到top5的属性,即得到这个用户的top5属性



5.找到所有包含这些属性的物品,并通过属性的权重和来排序,摘取top8在首页装扮精灵模块展示:


排序


item缩略图


item id


item 名称


得分


1



51796


孤独之美


200 (LOMO 80;黑70;运动 50)


2



58784


窗外的颜色


170 (LOMO 80;黑70;红20)


3



58064


遗失的美


160 (LOMO 80;人物60;红20)


4



36703


心随我愿


150(LOMO 80;黑 70)


5



42065


大城小憩


150(LOMO 80;黑 70)


6



68593


万圣夜


150(LOMO 80;黑 70)


7



39736


期待爱


100 (LOMO 80;红 20)


8



58058


暮秋记忆


100 (LOMO 80;红 20)



二、后续方向


  目前装扮精灵算法还比较简单,仅按照保存行为进行简单的加权计算推荐,后续会加入用户画像:现住址、生日、年龄、农历生日、生肖、星座、性别、血型、职业、家乡、最近更新时IP等用户信息,同时给予不同衡量值不同权重,加强计算的准确性。力求更加精准。



欢迎大家多多体验,每天都能找到属于你的惊喜哦!


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