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大数据技术应用在推荐系统设计中得到了广泛的应用，而今天我们就通过案例分析来了解一下，电商推荐系统都有哪些常见问题。
电商推荐系统的优化往往是多目标的，这个体现在场景和优化时效维度;在不同场景间，推荐系统的目标侧重点也是不一样的，比如有的目标是提高用户在页面的停留时间，有的是提高用户短时间内的消费，比如猜你喜欢、购物车、商品详情页的推荐坑位。
而从优化的时效维度来看，比如从短期来讲，目标有点击率、转化率和客单价等，从长期来讲，目标需要考虑留存、复购等指标。不仅如此，电商平台需要兼顾用户、商家、平台三者的利益，构建长期健康的生态。由于电商业务的购物链路较长，往往用户需要先浏览、点击、加购、下单、支付、履约配送、收货、评价/退货等环节构成，所以推荐系统往往需要将各个环节纳入其中。
当然在其它业务类型的推荐系统中，也存在着链路长的挑战。如招聘行业的推荐系统，给候选人推荐合适工作只是一步，后面还会伴随着长时间的简历投递，招聘人员的审核和邀请，参加面试，终入职或者进行下一家的应聘。社交场景也类似，这种推荐系统存在这双向匹配，比电商平台的单项匹配链路更长，挑战也更大。
对于电商企业来说，数据是核心，是驱动业务迭代的关键点，从用户、商品、商家维度，需要持续积累和采集。从用户的角度，存在浏览、点击、成交、评价、物流全链路闭环数据。从商品角度，有潜力、新品、老品、衰落、下架等信息。从商家角度，也有价值、非价值和灰黑商家等。
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