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實(shí)時(shí)用戶(hù)意圖是個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的一個(gè)重要組成部分，本文通過(guò)WHAT，WHY，HOW三個(gè)方面討論了實(shí)時(shí)用戶(hù)意圖，希望給大家以啟示。

之前的一篇文章《常見(jiàn)推薦策略及其在OTA上的應(yīng)用》給出了常見(jiàn)的推薦系統(tǒng)的一些常見(jiàn)推薦策略，以及OTA公司如何利用這些策略來(lái)進(jìn)行產(chǎn)品推薦。

而為了提高推薦的準(zhǔn)確率，需要了解用戶(hù)，尤其是在OTA行業(yè)，獲取實(shí)時(shí)用戶(hù)意圖對(duì)個(gè)性化推薦起著非常重要的作用，在做產(chǎn)品分析和設(shè)計(jì)的時(shí)候應(yīng)該按照黃金圈（WHY，HOW，WHAT）的順序來(lái)進(jìn)行，但是為了讀者理解的方便，本文改變了一下順序，首先給出WHAT，然后從WHY和HOW二個(gè)方面分享一下構(gòu)建OTA實(shí)時(shí)用戶(hù)意圖的思路。

WHAT（是什么）？

不同公司的定義可能不一樣，這里首先解釋一下什么是實(shí)時(shí)用戶(hù)意圖。本文實(shí)時(shí)用戶(hù)意圖是基于旅游行業(yè)，它的定義為：結(jié)合用戶(hù)短期內(nèi)的用戶(hù)行為，通過(guò)個(gè)性化推薦算法預(yù)測(cè)得到的用戶(hù)實(shí)時(shí)旅游偏好。下面給出兩個(gè)實(shí)時(shí)用戶(hù)意圖的例子：

示例1：一個(gè)用戶(hù)搜索了12月1日從上海到北京的機(jī)票，并且查看了多次航班，那么該用戶(hù)的實(shí)時(shí)意圖包含：該用戶(hù)處于行程探索期，對(duì)北京有興趣，并且交通工具偏好坐飛機(jī)，艙位偏好經(jīng)濟(jì)艙，預(yù)計(jì)出行時(shí)間是12月1日。同時(shí)通過(guò)瀏覽交叉規(guī)則，可以預(yù)測(cè)用戶(hù)可以有酒店偏好，自由行偏好，門(mén)票玩樂(lè)等多種產(chǎn)品類(lèi)型偏好，依據(jù)大數(shù)據(jù)的分析，可以得到用戶(hù)對(duì)不同產(chǎn)品類(lèi)型的偏好程度會(huì)不一樣。

示例2：一個(gè)用戶(hù)訂了一張12月1日從上海到北京的機(jī)票，那么該用戶(hù)的實(shí)時(shí)意圖包含：該用戶(hù)處于行程出發(fā)前，將要去北京，有去北京的機(jī)票訂單，艙位是經(jīng)濟(jì)艙，出行時(shí)間是12月1日。同時(shí)通過(guò)訂單交叉規(guī)則，可以預(yù)測(cè)用戶(hù)可以有酒店偏好，門(mén)票玩樂(lè)等多種產(chǎn)品類(lèi)型偏好，依據(jù)大數(shù)據(jù)的分析，可以得到用戶(hù)對(duì)不同產(chǎn)品類(lèi)型的偏好程度會(huì)不一樣。

通過(guò)以上兩個(gè)例子可以了解實(shí)時(shí)用戶(hù)意圖里面包含什么內(nèi)容，格式如下圖所示，在具體的個(gè)性化推薦應(yīng)用中，在不同的欄位就可以知道進(jìn)行怎樣的推薦了，可以參考《常見(jiàn)推薦策略及其在OTA上的應(yīng)用》里面的案例。

WHY（為什么）？

了解了什么是實(shí)時(shí)用戶(hù)意圖，從產(chǎn)品的目標(biāo)和用戶(hù)的需求兩個(gè)方面分析一下為什么要做實(shí)時(shí)用戶(hù)意圖。

產(chǎn)品的目標(biāo)

引入個(gè)性化推薦的目標(biāo)是為了提高OTA平臺(tái)上的產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率以及產(chǎn)品的連帶率，因?yàn)檗D(zhuǎn)化率及連帶率的提升企業(yè)可以獲得更多的商業(yè)價(jià)值

用戶(hù)的需求

用戶(hù)的主要需求在于可以通過(guò)OTA平臺(tái)快速，方便地找到自己想要的產(chǎn)品，主要體現(xiàn)在：購(gòu)物路徑不用太長(zhǎng)；有輔助決策內(nèi)容來(lái)降低決策的費(fèi)力度；有交叉推薦的內(nèi)容等等

一言概之：用戶(hù)通過(guò)平臺(tái)找到適合自己的產(chǎn)品來(lái)得到產(chǎn)品的使用價(jià)值，而平臺(tái)通過(guò)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品獲得傭金而得到產(chǎn)品的商業(yè)價(jià)值。

HOW（怎么做）？

實(shí)時(shí)用戶(hù)意圖是怎么做到可以滿(mǎn)足用戶(hù)需求的呢？它基于的假設(shè)是：用戶(hù)對(duì)自己感興趣的內(nèi)容會(huì)多次瀏覽或搜索，舉例來(lái)說(shuō)，在OTA行業(yè)，如果一個(gè)用戶(hù)相去馬爾代夫度假，那么他會(huì)查看馬爾代夫的攻略，機(jī)票，酒店或者度假產(chǎn)品等等，通過(guò)用戶(hù)的實(shí)時(shí)行為操作，我們可以預(yù)測(cè)用戶(hù)的目的地偏好是馬爾代夫。

實(shí)時(shí)用戶(hù)意圖是依賴(lài)于用戶(hù)的近實(shí)時(shí)用戶(hù)行為，生成實(shí)時(shí)用戶(hù)意圖的流程如下：

以上流程又可以分成幾大塊內(nèi)容：

數(shù)據(jù)獲取

通過(guò)前端埋點(diǎn)獲取用戶(hù)的實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)，這些埋點(diǎn)數(shù)據(jù)被送到流處理（如Storm或Spark等）進(jìn)行埋點(diǎn)內(nèi)容的解析，并且做實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)清洗，輸出標(biāo)準(zhǔn)格式的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括：

• 用戶(hù)的搜索及搜索條件
• 用戶(hù)的瀏覽產(chǎn)品及瀏覽產(chǎn)品的特征
• 用戶(hù)的搜藏產(chǎn)品及搜藏產(chǎn)品的特征

算法模型

算法模型分成兩個(gè)部分：離線(xiàn)算法模型和實(shí)時(shí)算法模型。離線(xiàn)算法對(duì)時(shí)效性要求不高，所以算法模型一方面可以采用更多的數(shù)據(jù)內(nèi)容，不管是從數(shù)據(jù)的廣度還是深度，另一方面算法模型的復(fù)雜度也可以很高，這樣可以輸出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；實(shí)時(shí)算法模型因?yàn)闀r(shí)效性要求很高，所以在使用數(shù)據(jù)方面和算法模型方面都會(huì)比離線(xiàn)算法模型差很多。

離線(xiàn)算法模型以日為單位對(duì)全站的用戶(hù)行為進(jìn)行迭代計(jì)算，得到瀏覽交叉系數(shù)及訂單交叉系數(shù)（其實(shí)離線(xiàn)算法模型還提供了其它方面的內(nèi)容，在后下一篇《OTA推薦系統(tǒng)之用戶(hù)體系》中介紹）。實(shí)時(shí)算法模型實(shí)時(shí)對(duì)用戶(hù)的每一次操作進(jìn)行迭代算法計(jì)算，結(jié)合離線(xiàn)提供交叉系數(shù)，實(shí)時(shí)更新用戶(hù)意圖，以便提供給推薦系統(tǒng)使用（一般采用Redis存儲(chǔ)）。

實(shí)時(shí)用戶(hù)意圖是個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的一個(gè)重要組成部分，本文通過(guò)WHAT，WHY，HOW三個(gè)方面討論了實(shí)時(shí)用戶(hù)意圖，希望給大家以啟示。

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常見(jiàn)推薦策略及其在OTA上的應(yīng)用

本文由 @中子奇 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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