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文中一部分文字：
电商在不同场景（页面，模块）下的不同推荐目的所对应的
推荐方法（Amazon）
如下是整理的Amazon 的各个页面中各个模块的文案，以及我们所理解的基本的推荐方法和
推荐目的。
正常：Amazon 页面下的内容；
灰色：Amazon 各个页面都有的；
浅色：Amazon 没有，京东等网站上有的；
红色：Amazon 没有，微购有。
页面和基本需求（不同的推荐模块也根据用户的不同而决定是否有）：
页
面
文案 推荐目的和商品特点 常用推荐基本方法 输入数据
首页 更多供您考虑的
商品/ 与您浏览
过的商品相关的
推荐
促进盈利或转化率。浏
览而未购买的商品，有
未被满足的需求；或者
已经有购买但适合重复
购买的商品。
浏览而未购买的商品，
有未被满足的需求。
Collaborative filtering，
可以再根据商品的属
性，比如档次等做些过
滤或权重调整。 （根据
用户是否是老用户及黏
性）。需要做：挑选核心
行为
每个商品的品
类
1. 您浏览过 看过但未购买在浏览历史中根据购买用户在各个页
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（Re-targeting）；购买过
（ 重复购买）。 目前
context 下用户最可能的
几个需求
周期，决策时长等因素
选择几个用户目前可能
最感兴趣的几个品类下
的商品，并考虑商品在
品类上的多样性
面的行为，尤
其是最能体现
购物意图而未
购买的商品。
商品的属性统
计（是否适合
当前
context？）
2. 查看此商品
的顾客也查
看了
用户过去看过的商品并
未满足他的需求，那么
可以和那些商品做对比
的商品就有可能满足他
的需求。当前商品的竞
品
Item-based CF，同时考
虑在商品类别上的过
滤。
通过用户行为
（浏览，加入
购物车页）计
算的商品之间
的相似性。
3. 销售排行榜
（右侧）
提升网站品味（符合网
站定位）；促进销量。
热门商品，同时兼顾商
品的质量、品位、新颖
性，多样性等特点。以
及商品较符合大众品
味。以及考虑目标函数，
价格。需要做：排行榜
中的内容不会太偏门。
4. 根据浏览记
录为您推荐
5. 更多推荐
给自己一点惊喜 心愿单中的商品在某些
属性上有提高的时候
（价格变低，有库存）。
心愿单
6. 居家环境电
器推荐
识别出来的用户主需求
兴趣。首页做推荐较容
易，有信心能够做好。
您最近浏览过的
商品
购买了您最近浏
览过的商品的顾
客同时购买了
为您推荐（JD） 转化率 Content based;
demographic based
猜你喜欢(JD)
热卖商品/ 热评
商品/ 新品上架
(JD)
通过热、新等特征促进
冲动消费
分类
浏览
页
1. 销售排行榜/
一周销量排
行榜
分类下的热卖商品（如
果是较粗粒度的分类，
可能需要考虑多样性）；
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用时间来保证新颖性以
及预测能力。大都是多
数人可能喜欢的商品。
2. 无文案（热门
子分类）
扁平设计，内容提前。 推荐热门子分类（无文
案）；
您最近浏览过的
商品
购买了您最近浏
览过的商品的顾
客同时购买了
新品首发/ 应季
热卖/寻宝清仓/
热卖品牌（JD）
通过新，符合时间，便
宜等特征促进冲动消费
晒单精选（JD） （不给出推荐理由）
热卖推荐【wg】 热门。
搜索
框
无文案（搜索建
议）
热门搜索 分类下的热搜词，考虑
时效性
相关搜索
搜索
结果
页
搜索XX 的用户
还购买了
搜了喜欢（Query 分类
下的热门作为补余）；
1. 无文案（类别
推荐）
更好得在搜索结果中的
筛选；当前query 不准，
向外扩，更好得购物决
策。
该Query 的购物意图，
以及购物意图在类别上
的映射。1. 搜了买；
2.query 下商品的相似
商品； 3. Query 所在分
类下的热门。
您最近浏览过的
商品
购买了您最近浏
览过的商品的顾
客同时购买了
搜索
结果
页+
分类
过滤
搜了喜欢，然后在分类
下做过滤或权重调整；
商品
详情
页
1. 通常一起购
买的商品 /
人气组合
页面上部，内容上互补
（相关但不相似）的商
品，可以一起购买。有
时候通过内容的关系
（不是相似），提高客单
商品是一个组合，通过
商品内容的分析；或者
通过行为再按照内容相
似性以及serendipity 做
些过滤。大多数都是cF。