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1.相似产品推荐
此类功能一般出现在商品的详情页，根据用户浏览的商品特征，系统会根据共性标签来匹配共有特征的商品，然后集成相似产品的推荐。相似产品推荐能够帮助用户在经过对产品的初步了解后，进一步对相似商品进行对比，提供不一样的商品展示浏览，给用户有全面的比较，而该功能的主要围绕商品的“特征”。
譬如，当我在浏览儿童非洲鼓时，系统会自动匹配关于“儿童”特征的“非洲鼓”产品，这样有效的降低了用户在浏览产品时的页面跳出率。
2.猜你喜欢
该功能主要应用于购物车，即用户的订单呈现处，系统通过分析用户的历史行为，浏览记录，搜索记录等等，来计算处用户可能会喜欢的产品列表，进行推荐。
以用户的购物车为例，当用户添加商品至购物车时，系统判断出用户喜欢此类商品，并且有购买意向，所以这时候推荐相似的商品是基于对用户行为分析而得出的推荐并进行进一步的购物引导。
二、如何实现场景引导在实现场景时，我们需要分成三步走：
一是特征工程，主要是在推荐模型中加入、提取用户个性化特征或是商品的个性化属性，用于更精确的描述用户行为或是商品信息，从而提高推荐模型的准确性，获得更加精确的推荐结果。
这里实际上就是一个数据埋点、上报的过程，以电商为例，可能包含的数据有：
用户 – 手机、邮箱、地域、性别、年龄；商品 – 名称、分类、标签、价格、销量、优惠券、收藏数、分享数；行为 – 登录、注册、加入购物车、提交订单、支付、搜索。二是根据特征工程上报的数据，通过程序算法，生成推荐原始集。
三是对推荐原始集进行重排序，基于不同算法产生的物品推荐度以及用户画像特征、物品特征等做商品预估排序，生成最终推荐结果列表。
总结：多样化的用户购买场景是为了更好的引导用户购买，将购买行为场景化是如今电商APP开发中的改革方式，通过数据分析集成模拟出推荐用户喜欢场景，降低用户跳出及成交率，利用数据更好辅助平台及用户进行决策。
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