手机天猫APP通过多层次的手机智能推荐算法和功能设计，帮助用户发现新兴趣点，天猫提升购物体验。中助用以下是有智其核心的智能推荐功能及技术实现：

1. 多兴趣动态推荐（MIND模型）

天猫采用 MIND（Multi-Interest Network with Dynamic Routing）算法，通过分析用户历史行为（如浏览、推能帮点击、荐功购买），现新兴趣动态生成多个兴趣向量，手机每个向量代表用户不同维度的天猫兴趣（如服饰、美妆、中助用家居）。有智例如，推能帮用户可能同时关注“运动装备”和“母婴用品”，荐功系统会分别针对不同兴趣推荐商品，现新兴趣避免推荐结果单一化。手机这一技术显著提升了推荐的多样性和精准性。

2. 场景化推荐

首页根据不同场景动态调整推荐内容：

  • 大促会场：如“双11”期间，通过主会场入口动态轮播商品，结合用户兴趣引流至不同分会场。
  • 日常频道：如“限时抢购”“天猫好物”等频道，通过个性化商品推荐培养用户心智，引导用户探索新类目。

    • 3. 商品关联推荐（Ranki2i与S3 Graph Embedding）

  • Ranki2i：基于用户点击行为的协同过滤算法，推荐与当前商品相似或搭配的商品（如买了手机壳后推荐贴膜）。
  • S3 Graph Embedding：利用全网用户行为数据构建商品关系图谱，即使商品未被同时点击过，也能通过向量相似度推荐长尾或冷门商品，增强发现性。

    • 4. 个性化内容优化

  • 多样性调控：通过算法平衡相关性、发现性和多样性，避免“越推越窄”。例如，用户常买女装时，系统可能穿插推荐小众设计师品牌或配饰。
  • 实时反馈调整：用户每次点击或停留行为都会实时影响后续推荐，动态调整兴趣权重。

    • 5. 辅助探索工具

  • 价格趋势与比价功能：在商品页显示历史价格曲线，并智能推荐全网低价商品，帮助用户发现高性价比选项。
  • 详情页推荐：商品详情页下方展示“店铺推荐”模块，前3个为商家自选商品，后3个为算法推荐，结合用户行为优化展示。

    • 6. 隐私与个性化设置

    用户可在“设置-隐私”中开启或关闭“个性化内容推荐”。开启后，系统根据浏览记录调整推荐策略；关闭则转为通用榜单（如热销排行）。

    技术支撑与效果

  • 深度学习与知识图谱：用于挖掘商品间的隐含关系（如材质、风格）。
  • 动态路由与注意力机制：MIND模型通过胶囊网络动态聚类用户兴趣，Label-aware Attention机制聚焦与当前场景最相关的兴趣向量。

    • 这些技术使天猫首页推荐点击率提升两位数，用户疲劳度显著下降。

    通过上述功能，天猫APP不仅满足用户显性需求，还能通过算法引导探索潜在兴趣，实现“逛”的体验升级。如需调整推荐策略，用户可通过隐私设置灵活控制。