京東618大趴的氛圍已經越來越濃郁，中國億萬剁手族也早就做好了投身于這盛大“爬梯”的準備。生活節奏的加快和消費方式的轉變，讓越來越多的年輕人樂于在電商網站購買心儀的商品。來自全國工業和信息化工作會議的數據顯示，在過去的2014年，電子商務交易額超過12萬億，正在對傳統零售行業展開前所未有的沖擊。不過互聯網一方面為用戶提供了廣闊的選購空間和海量的信息，另一方面也讓用戶的選擇變得越來越困難、找到有效信息的概率越來越低。怎樣才能讓“患”有選擇困難癥的中國剁手族們盡快找到適合的商品呢？中國最大的自營B2C電子商務企業——京東商城已經推出了個性化推薦系統來解決這一難題。

　　眾所周知，當我們對自己的需求相對明確時，在電商平臺中通過關鍵詞搜索能很快找到需要的商品。但是在很多情況下，我們并不明確自己需要的商品，正如許多人周末逛街其實只是漫無目的逛逛，遇到心儀商品的概率就會變得很低。這時候，借助于個性化推薦系統，京東就可以自動根據用戶的喜好、購買習慣、購買歷史等信息，為用戶提供個性化的商品與服務。

　　你的電商網站可以“私人定制”嗎？

　　細心的網友可能發現，在近期京東PC端的首頁中，增加了“今日推薦”與“猜你喜歡”兩個欄目，這也標志著京東個性化推薦系統正式上線運營。其中，“今日推薦”能夠根據用戶的消費習慣推薦他可能感興趣的促銷活動，而“猜你喜歡”則更多是結合用戶的瀏覽與消費歷史通過大數據分析來推薦用戶感興趣的商品，進而提高用戶在購物時的決策質量和效率。作為個性化內容，這兩個欄目對于每個用戶的顯示內容都是不同的，可以說真正實現了首頁的“私人定制”。

　　個性化定制，聽起來這是一個相當有意思的內容，而其背后則凝聚了京東研發人員的智慧與汗水。據京東商城研發的推薦搜索部負責人劉尚堃先生介紹，個性化推薦系統主要基于三個層面進行“用戶畫像”的分析，分別是基于用戶偏好、基于用戶行為與基于用戶地域。下面我們就來看看這些分析都是怎么實現的：

　　用戶偏好分析——這部分主要包括商品信息與用戶信息兩個層面。其中，商品信息是指針對用戶感興趣的商品類別、品牌、產品進行分析，用戶信息則包括了用戶的性別、職業等諸多內容，也包括購買能力評級等等。

　　用戶行為分析——如果你對某款商品進行過點擊、購買、關注或收藏等操作，系統就會基于搜索技術描繪出消費行為的畫像。比如一個愛好數碼的人，可能經常關注數碼類的新品;再比如喜歡戶外運動的人，可能長期關注沖鋒衣等等。這種行為分析的好處在于整合，推薦的內容不僅僅應用于PC端，包括用戶在使用手機APP的時候也可以獲取最新的推薦信息。

　　用戶地域分析——這是個有趣的內容，基于不同的地域就可能存在不同的應用需求。比如，個性化系統會智能的將整個北京地圖劃分為很多網格，三里屯地區的用戶可能會對撲克牌、啤酒等娛樂周邊產品產生更濃厚的興趣;而住宅區用戶則偏好洗衣液、晾衣架等家庭用品。

　　正是有著三大主要的分析系統，才使得京東商城能夠在第一時間根據用戶的需求提供適宜的商品。筆者曾在近期搜索過運動水壺、運動背包等信息，所以在“猜你喜歡”欄目中，京東也貼心的推薦了相關內容。

　　拒絕馬后炮，個性化系統的強過濾功能

　　隨著廣告系統的增強，許多網友可能都遇到過以下情況：假設你在某電商網站購買了一款手機，接下來的幾天內你都可能在任何網站的任何網頁中看到已購買的手機或者其他各種型號手機的推薦，讓人不勝其煩。既然用戶已經成功購買了手機，為何還要推薦同類型的產品？系統就不能聰明地推薦其它手機周邊系統，比如充電寶、手機殼等商品信息嗎？別的電商平臺或許不好說，但在京東商城，這當然可以。

　　從技術角度來說，京東的個性化推薦不但是一個業務驅動的系統，也是一個技術和知識驅動的系統。為了實現業務需求，系統需要對海量的用戶和商品進行分析和建模，實質上是數據挖掘(Data Mining)和機器學習(Machine Learning)技術在海量數據上的應用。同時，個性化推薦系統還要做到高并發實時計算，并能支持算法和模型的快速迭代和效果驗證。此外，個性化推薦系統還要綜合平衡系統和業務需求，以及用戶對商品多樣性、驚喜度和可解釋性的需要。這一切的技術與應用轉換到實際中，就是“拒絕馬后炮”，為合適的用戶提供合適的商品。

　　劉尚堃先生用形象的例子說明了這個問題——“京東系統具備強過濾功能，京東所有的個性化推薦都會對用戶購買過的商品進行過濾，你之前購買的商品絕對不會立刻給你推薦，而是會把你之前購買的品類、品牌建立周期性模型，在合適的時機推薦給用戶。比如說一般日用百貨商品，牙膏、牙刷易耗商品可能過一兩個月會推薦，你買的電視、冰箱會經過一年或者是半年再進行推薦。個性化推薦系統中那些并不太容易產生直接購買的產品，比如手機、冰箱、筆記本、手表、平板電視等貴重物品，系統會在猜你喜歡的推薦類給出一些品牌、店鋪或者是活動，直接引向更寬的入口。”

　　如今，京東商城正使用領先的大數據技術對數據資源進行整合與分析，個性化推薦系統的出現正是為了“在合適的場景、合適的時間、通過合適的渠道把合適的內容推薦給合適的用戶”。作為國內最大的自營B2C電子商務企業，京東有足夠的資源和技術對海量數據進行分析，為每一個用戶建立購物行為和消費心理模型，構建個性化推薦系統，最大程度提高用戶的購物體驗。