一、推荐算法核心目标
　　1. 提升用户购买体验：精准推荐用户需要的生鲜商品（如当季水果、常用食材）。
　　2. 优化库存周转：优先推荐临期或高库存商品，减少损耗。
　　3. 增加客单价：通过组合推荐（如“搭配套餐”）提升单次购买金额。
　　4. 增强用户粘性：通过个性化推荐提高用户复购率。
　　
　　 二、数据准备与特征工程
　　 1. 用户数据
　　- 基础属性：年龄、性别、地理位置、家庭结构（如是否有小孩）。
　　- 行为数据：
　　 - 历史购买记录（商品、频次、金额）。
　　 - 浏览记录（停留时长、点击商品）。
　　 - 搜索关键词（如“低卡”“快手菜”）。
　　 - 收藏/加购行为。
　　- 上下文数据：
　　 - 购买时间（工作日/周末、早晚时段）。
　　 - 天气（影响生鲜需求，如雨天推荐火锅食材）。
　　 - 季节/节日（如春节推荐礼盒装商品）。
　　
　　 2. 商品数据
　　- 基础属性：品类、品牌、规格、价格、产地。
　　- 动态属性：
　　 - 库存状态（临期商品优先推荐）。
　　 - 新鲜度评分（基于供应链数据）。
　　 - 促销信息（折扣、满减）。
　　- 关联关系：
　　 - 商品搭配（如“番茄+鸡蛋”推荐）。
　　 - 替代品（如“车厘子缺货时推荐草莓”）。
　　
　　 3. 外部数据
　　- 天气API（如和风天气）。
　　- 节假日日历。
　　- 社交媒体趋势（如抖音热门食材）。
　　
　　 三、推荐算法设计
　　 1. 协同过滤（CF）
　　- 用户协同过滤：找到相似用户（购买行为相似），推荐其购买过的商品。
　　 - 适用场景：新用户冷启动时，基于注册信息（如地理位置）匹配相似用户群。
　　- 商品协同过滤：推荐与用户历史购买商品相似的商品（如“买了牛肉的用户也买了洋葱”）。
　　 - 优化点：结合生鲜时效性，优先推荐库存充足的相似商品。
　　
　　 2. 基于内容的推荐（CB）
　　- 利用商品标签（如“低脂”“有机”）和用户偏好标签匹配。
　　 - 示例：用户频繁购买“有机蔬菜”，则推荐同类商品。
　　
　　 3. 深度学习模型
　　- Wide & Deep模型：
　　 - Wide部分：处理记忆性特征（如用户历史购买）。
　　 - Deep部分：挖掘潜在关联（如用户购买“牛奶”后可能购买“燕麦”）。
　　- 序列模型（如RNN/LSTM）：
　　 - 捕捉用户购买序列的时序依赖（如“上周买大米，这周可能买食用油”）。
　　- Transformer模型：
　　 - 处理长序列行为数据，提升推荐准确性。
　　
　　 4. 实时推荐与上下文感知
　　- 实时计算：基于用户当前行为（如加入购物车）动态调整推荐。
　　 - 示例：用户将“鸡胸肉”加入购物车，实时推荐“黑胡椒调料”。
　　- 上下文过滤：
　　 - 时间：晚餐时段推荐“快手菜”食材。
　　 - 地理位置：推荐附近仓库有货的商品。
　　
　　 5. 多目标优化
　　- 同时优化多个目标（如转化率、客单价、库存周转）。
　　 - 方法：使用多任务学习（MTL）模型，共享底层特征，输出不同目标的预测。
　　
　　 四、算法实现与优化
　　 1. 技术栈
　　- 数据处理：Flink（实时流处理）、Spark（离线批处理）。
　　- 特征存储：HBase/Redis（实时特征）、Hive（离线特征）。
　　- 模型训练：TensorFlow/PyTorch（深度学习）、XGBoost（树模型）。
　　- 在线服务：Docker+Kubernetes（微服务架构）、gRPC（模型服务）。
　　
　　 2. 评估指标
　　- 准确性：点击率（CTR）、转化率（CVR）。
　　- 业务指标：客单价、库存周转率、损耗率。
　　- 多样性：避免推荐过度集中（如仅推荐热门商品）。
　　
　　 3. 冷启动解决方案
　　- 新用户：基于注册信息（如地理位置）推荐本地热门商品。
　　- 新商品：利用商品标签匹配相似老商品，或通过促销活动提升曝光。
　　
　　 五、案例场景
　　1. 用户A：历史购买“婴儿奶粉”“辅食”，推荐“儿童营养零食”。
　　2. 用户B：周末频繁购买“火锅食材”，周五推送“周末火锅套餐”。
　　3. 库存优化：某仓库“苹果”临期，向附近用户推送“限时折扣苹果”。
　　
　　 六、挑战与应对
　　1. 生鲜时效性：模型需实时更新商品库存和新鲜度数据。
　　2. 数据稀疏性：通过图神经网络（GNN）挖掘用户-商品-时间的隐含关系。
　　3. 可解释性：提供推荐理由（如“根据您上周购买的XX推荐”）。
　　
　　 七、总结
　　叮咚买菜的推荐算法需融合协同过滤、深度学习和上下文感知，同时平衡用户体验与业务目标。通过实时计算、多目标优化和冷启动策略，可实现“千人千面”的精准推荐，最终提升平台GMV和用户满意度。