一、推荐算法核心目标
　　1. 提升转化率：根据用户历史行为推荐高相关性商品（如常购蔬菜、肉类）。
　　2. 增加客单价：通过组合推荐（如“搭配购买”）、满减促销触发用户加购。
　　3. 优化库存周转：优先推荐临期商品或高库存品类，降低损耗。
　　4. 增强用户粘性：通过个性化推荐提升用户复购频次。
　　
　　 二、数据层建设
　　1. 用户画像构建：
　　 - 基础属性：年龄、性别、地域、家庭结构（如是否有小孩）。
　　 - 行为数据：浏览历史、加购记录、购买频次、退货率、搜索关键词。
　　 - 场景标签：购买时段（早餐/晚餐）、季节性需求（如夏季西瓜、冬季火锅食材）。
　　 - 偏好模型：通过聚类分析（如K-Means）划分用户群体（如健康饮食型、家庭主妇型、懒人速食型）。
　　
　　2. 商品特征库：
　　 - 基础属性：品类、品牌、规格、价格、产地。
　　 - 动态属性：库存量、保质期、促销状态（如限时折扣）。
　　 - 关联关系：替代品（如不同品种的苹果）、互补品（如牛奶与面包）。
　　 - 时效性标签：即食性（如预制菜）、保鲜期（如叶菜类需优先推荐）。
　　
　　3. 上下文数据：
　　 - 实时行为：用户当前浏览路径、停留时长、加购商品。
　　 - 外部数据：天气（如雨天推荐火锅食材）、节假日（如春节推荐礼盒装）。
　　
　　 三、推荐算法模型设计
　　 1. 协同过滤（CF）
　　- 用户协同过滤：
　　 - 计算用户相似度（如余弦相似度），推荐相似用户购买过的商品。
　　 - 适用场景：新用户冷启动时，通过注册信息匹配相似用户群体。
　　- 商品协同过滤：
　　 - 基于商品共现关系（如“购买A的用户也购买B”），推荐高频搭配商品。
　　 - 优化点：结合生鲜损耗率，优先推荐共现率高且保质期长的商品。
　　
　　 2. 深度学习模型
　　- Wide & Deep模型：
　　 - Wide部分：处理结构化特征（如用户历史购买品类）。
　　 - Deep部分：挖掘非线性关系（如用户偏好随季节变化）。
　　 - 适用场景：推荐页首屏的“猜你喜欢”模块。
　　- 序列模型（RNN/Transformer）：
　　 - 捕捉用户行为序列（如“浏览牛肉→加购调料→购买火锅底料”），预测下一步需求。
　　 - 优化点：加入时间衰减因子，近期行为权重更高。
　　
　　 3. 强化学习（RL）
　　- 动态推荐策略：
　　 - 根据用户实时反馈（如点击、加购、跳过）调整推荐列表。
　　 - 目标：最大化长期收益（如用户LTV），而非短期点击率。
　　 - 适用场景：促销活动期间的个性化推荐。
　　
　　 4. 多目标优化
　　- 帕累托最优：
　　 - 平衡转化率、客单价、库存周转率等多个目标。
　　 - 示例：推荐高毛利商品时，需确保用户接受度（如通过AB测试调整权重）。
　　
　　 四、业务规则融合
　　1. 库存约束：
　　 - 实时过滤缺货商品，避免推荐后用户失望。
　　 - 对高库存商品提升推荐权重（如“清仓特惠”标签）。
　　2. 促销策略：
　　 - 满减活动：推荐凑单商品（如“再买XX元可减10元”）。
　　 - 限时折扣：在推荐列表顶部置顶折扣商品。
　　3. 地域适配：
　　 - 根据配送范围推荐本地化商品（如沿海城市推荐海鲜）。
　　4. 健康导向：
　　 - 对高糖、高脂商品降权，或标注“健康替代品”（如用低脂牛奶替换全脂牛奶）。
　　
　　 五、系统架构与工程实现
　　1. 实时推荐引擎：
　　 - 召回层：多路召回（用户协同、商品协同、热门榜单、实时行为）。
　　 - 排序层：XGBoost/DNN模型对召回商品打分排序。
　　 - 重排层：加入业务规则（如促销优先、多样性控制）。
　　2. 离线训练平台：
　　 - 使用Spark/Flink处理TB级用户行为数据，生成特征和模型。
　　 - 模型版本管理（如MLflow）支持A/B测试。
　　3. 数据闭环：
　　 - 用户反馈（点击、购买、退货）实时回流至特征库，支持模型迭代。
　　
　　 六、评估与优化
　　1. 核心指标：
　　 - 推荐点击率（CTR）、转化率（CVR）、客单价、用户留存率。
　　 - 业务指标：库存周转率、损耗率、促销ROI。
　　2. AB测试：
　　 - 分组测试不同算法策略（如Wide & Deep vs. 纯CF）。
　　 - 灰度发布新模型，监控异常数据（如某品类推荐量突增）。
　　3. 冷启动方案：
　　 - 新用户：基于注册信息（如地址）推荐本地化热门商品。
　　 - 新商品：通过“新品专区”或与高相关商品绑定推荐。
　　
　　 七、案例：叮咚买菜“智能菜篮子”
　　- 场景：用户加入商品到购物车时，系统推荐搭配商品。
　　- 算法：
　　 1. 召回：基于用户历史购买记录，召回高频搭配商品（如“鸡蛋”→“西红柿”）。
　　 2. 排序：结合商品毛利率、库存量、用户偏好评分。
　　 3. 重排：插入促销商品（如“满30减5”），并控制推荐品类多样性。
　　- 效果：搭配推荐点击率提升25%，客单价提升18%。
　　
　　 总结
　　叮咚买菜的推荐算法需以“用户需求+业务目标”双轮驱动，通过多模态数据融合、实时计算和强化学习，实现从“人找货”到“货找人”的转变。未来可探索图神经网络（GNN）挖掘商品间复杂关系，或结合NLP分析用户评论优化推荐逻辑。