一、算法目标与业务场景
　　1. 核心目标
　　 - 提升用户购买转化率（如加购率、下单率）
　　 - 增加客单价（通过交叉推荐高毛利商品）
　　 - 减少生鲜损耗（通过精准预测需求，优化库存）
　　 - 增强用户粘性（个性化推荐提升复购率）
　　
　　2. 典型场景
　　 - 首页推荐：基于用户历史行为、实时兴趣推荐商品
　　 - 购物车页推荐：推荐互补商品（如买了牛肉推荐洋葱）
　　 - 搜索后推荐：对搜索未命中商品的用户推荐相似品
　　 - 促销活动推荐：结合用户偏好推送限时折扣商品
　　
　　 二、数据层构建
　　1. 用户画像数据
　　 - 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、加购、下单、退货、评价记录
　　 - 偏好标签：饮食偏好（如素食、低糖）、价格敏感度、品牌偏好
　　 - 实时行为：当前会话的浏览路径、停留时长、点击热区
　　
　　2. 商品数据
　　 - 静态属性：品类、品牌、规格、价格、产地、保质期
　　 - 动态属性：库存状态、促销活动、销量趋势、评价评分
　　 - 关联关系：替代品（如进口苹果 vs 国产苹果）、互补品（如牛奶 vs 面包）
　　
　　3. 上下文数据
　　 - 时间维度：工作日/周末、用餐时段（如晚餐前推荐半成品菜）
　　 - 地理位置：根据收货地址推荐本地时令生鲜（如江南地区推荐大闸蟹）
　　 - 天气数据：雨天推荐火锅食材，高温天推荐凉拌菜配料
　　
　　 三、算法模型设计
　　 1. 召回阶段（Candidate Generation）
　　- 协同过滤（CF）
　　 - 用户协同过滤：找到相似用户（如都购买过有机蔬菜）的购买列表
　　 - 商品协同过滤：推荐与用户历史购买商品相似的商品（如买了三文鱼推荐挪威鳕鱼）
　　 - 优化点：结合生鲜时效性，过滤掉已售罄或保质期临近的商品
　　
　　- 基于内容的推荐
　　 - 利用商品标签（如“低脂”“儿童辅食”）和用户偏好匹配
　　 - 示例：用户常买“减脂餐”，推荐高蛋白低卡食材（鸡胸肉、西兰花）
　　
　　- 实时兴趣召回
　　 - 通过用户当前会话行为（如浏览“海鲜”品类）触发实时推荐
　　 - 结合LBS数据推荐附近仓库有货的商品
　　
　　- 热门与趋势召回
　　 - 区域性热销商品（如某小区近期大量购买车厘子）
　　 - 季节性商品（如夏季推荐西瓜，冬季推荐砂锅）
　　
　　 2. 排序阶段（Ranking）
　　- 多目标排序模型
　　 - 同时优化点击率（CTR）、转化率（CVR）、客单价、毛利率等指标
　　 - 使用Wide & Deep、DeepFM等模型融合特征
　　
　　- 关键特征
　　 - 用户侧：历史购买频次、价格敏感度、退货率
　　 - 商品侧：库存深度、促销力度、损耗率预测
　　 - 上下文侧：时间、天气、配送时效
　　
　　- 业务规则干预
　　 - 强制露出新品、清仓商品或高毛利商品
　　 - 动态调整排序权重（如促销期优先展示折扣商品）
　　
　　 3. 重排阶段（Re-ranking）
　　- 多样性控制：避免推荐过于相似的商品（如连续推荐多种苹果）
　　- 业务约束：确保推荐列表包含必需品类（如蔬菜、肉类）
　　- 实时反馈：根据用户即时行为（如快速滑动跳过某商品）调整后续推荐
　　
　　 四、技术实现要点
　　1. 实时计算架构
　　 - 使用Flink/Spark Streaming处理用户实时行为数据
　　 - 通过Redis缓存用户画像和商品特征，支持毫秒级响应
　　
　　2. 冷启动解决方案
　　 - 新用户：基于注册信息（如家庭人数）或地理位置推荐通用套餐
　　 - 新商品：利用商品标签匹配相似老品的用户群体
　　
　　3. AB测试与优化
　　 - 分流测试不同算法策略（如协同过滤 vs 深度学习模型）
　　 - 监控核心指标：CTR、转化率、GMV、退货率
　　
　　 五、生鲜行业特殊优化
　　1. 时效性推荐
　　 - 优先推荐保质期长的商品（如根茎类蔬菜）给临时用户
　　 - 对预约配送用户推荐需提前准备的食材（如火锅底料）
　　
　　2. 损耗控制
　　 - 结合库存预测模型，推荐临期商品给价格敏感用户
　　 - 动态调整推荐权重（如某仓库草莓剩余量多时加大曝光）
　　
　　3. 供应链协同
　　 - 根据区域销售预测调整推荐策略（如某地区预估需求激增时提前备货）
　　
　　 六、案例示例
　　- 场景：用户A历史常买“进口牛排”，周末下午浏览“西餐”关键词
　　- 推荐逻辑：
　　 1. 召回：协同过滤推荐“澳洲谷饲牛排”“黑胡椒酱”
　　 2. 排序：结合促销活动（黑胡椒酱买一送一）提升排名
　　 3. 重排：插入“红酒”作为互补品，提升客单价
　　- 结果：用户加购牛排+酱料+红酒，客单价提升40%
　　
　　 七、挑战与应对
　　- 数据稀疏性：生鲜用户购买频次高但品类集中，需通过图神经网络挖掘潜在关联
　　- 实时性要求：用户从浏览到下单决策链路短，需支持毫秒级响应
　　- 动态定价：推荐时需实时获取商品价格，避免展示已涨价商品
　　
　　通过上述框架，叮咚买菜可构建一个兼顾个性化、实时性和业务目标的推荐系统，在提升用户体验的同时优化供应链效率。