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淘宝双图技术优化搜索与匹配度

发布时间:2024-05-11        浏览次数:2        返回列表
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淘宝双图技术优化搜索与匹配度

我们的宗旨增强宝贝防护,躲排查,防下架


专研各种淘宝技术并持续更新,淘宝图片技术:如淘宝双图技术,淘宝白图技术等;淘宝标题技术:如淘宝关键词过审技术,手机端标题隐藏技术等;淘宝综合技术:如淘宝转链接技术,淘宝PC端隐藏技术(电脑端隐藏),淘宝直通车过审技术,淘宝引力魔方过审技术等。


下面请忽略

淘宝在搜索与匹配系统中采用了双图技术进行优化。这项技术涉及到“商品图”和“用户图”,目的是提升搜索结果的相关性和个性化体验。具体来说:


1. **商品图(Item Graph)**: 这是一个基于商品之间关联性构建的图结构。通过分析商品的属性、标签、以及用户与商品之间的交互(如点击、收藏、购买等),可以识别出商品之间的关联。这有助于在商品推荐时定位到用户可能感兴趣的其他商品。


2. **用户图(User Graph)**: 用户图侧重于分析并理解用户的行为和偏好。通过用户的搜索历史、购买记录、点击行为等数据,可以描绘出用户的兴趣模型。结合这一模型,淘宝能够为不同的用户提供更为个性化的搜索结果和商品推荐。


### 双图技术的优化流程:


1. **数据收集**:持续收集用户与商品的交互数据,以及商品的相关属性与标签。


2. **图构建与更新**:根据收集的数据定期更新商品图和用户图,反映商品与用户行为的新变化。


3. **关系强度分析**:利用图算法分析商品之间、用户与商品之间的关系强度,判断它们之间的相似度或相关度。


4. **匹配算法优化**:根据图中的关系强度来优化搜索与匹配算法,确保搜索结果既相关又个性化。


5. **用户体验评估**:通过A/B测试等方法,评估优化措施对用户体验的影响,确保优化方向正确且有效。


通过双图技术,淘宝可以在庞大的商品数据库中快速匹配用户的需求,显著提升搜索的准确度和用户满意度,推动销量和用户粘性的增长。此技术的核心在于通过复杂的数据分析,深度理解商品和用户的关系,从而实现更智能的推荐系统。


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