淘宝推荐设置在什么地方

淘宝哪里有推荐？淘宝推荐架构详解，淘宝推荐店设在哪里？有什么好的淘宝店铺推荐吗？淘宝推荐店铺是卖家最关注的话题。今天，边肖将告诉你如何建立淘宝推荐店。至于好的淘宝店，这里不推荐，以免广告嫌疑。好了，我们来快速看一下如何设置淘宝推荐店。其实有很多淘宝店比较好。一般来说，做的好的网店，档次更高，评论更好评。一般可以从这两个方面找到比较好的网店。淘宝推荐店铺其实是默认选择的，不需要太了解如何设置淘宝店铺。请继续往下看:

淘宝有介绍店主推荐，显示在宝宝的详细页面。如果没有设置，淘宝会随机显示，所以卖家要设置，在每个宝贝的详情页上显示自己最重要的宝贝，或者在一个宝贝的详情页上推荐同样的产品，让宝贝卖的更多。淘宝店主推荐的这个术语叫淘宝新轩。

心脏选择，顾名思义，就是根据自己的心脏选择自己喜欢的产品进行展示。今天继续和大家分享淘宝店主推荐的方法。

首先进入淘宝首页后，点击卖家中心，在左栏找到营销中心——心脏选择，进入心脏选择的操作界面。我在这里设定了一个计划，你可以点击& rdquo创建新计划& ldquo做下一个设置。

进入编辑页面，填写基本信息，首先填写计划名称，可以根据您的产品类型填写，然后选择商品。为什么选择新产品？因为这个计划是针对这些产品的，计划完成后，相应的计划会出现在这些产品的详细信息页面上，其他没有选择的产品不会显示这个计划，所以考虑一下。

然后，可以搜索关键词，选择产品。鼠标左键点击一次，即选择，再次点击取消，红色显示所选产品。选择后单击下一步。

第三，设置推荐内容，点击& ldquo彩虹系统& rdquo编辑模板，进入彩虹系统，推荐选择第一个模板，这样显示最全面。单击& rdquo相册组件& ldquo模板，然后出现一排图片框。当然也可以选择其他模板进行个性化设计。

选择模板后，淘宝推荐店接下来会设置内容，也就是说你想在这个计划中展示哪些宝贝，这里可以推荐六个宝贝，点击其中一个黑盒，会弹出内容填充框。出于操作目的，你可以去你自己的& rdquo待售婴儿& ldquo在那里，找到宝宝，复制链接，复制宝宝的链接。

最后，将宝宝的链接粘贴到地址栏，然后点击获取信息。系统会自动填写所有信息，快捷方便。重复上述操作，填充所有六个区域，然后单击右上角的保存关闭当前页面。回到你心中选择的内容页面，点击完成编辑，然后选择受众。可以全部点击，最好的。完成后，您可以单击右下角的“完成”。恭喜你，选心计划完全定了。设定好方案后，打开刚刚选定的宝贝，就可以看到新掌柜淘宝推荐店出现在你面前。

淘宝推荐系统是什么架构

1.推荐系统定义

维基百科:推荐系统是信息过滤的应用。推荐系统可以推荐用户可能喜欢的信息或对象(如电影、电视节目、音乐、书籍、新闻、图片和网页)。

推荐系统可以分为两类，即个性化推荐和非个性化推荐。

2.推荐系统的功能

从用户角度:提高用户忠诚度，帮助用户快速找到商品

从网站角度:提高网站交叉销售能力，提高交易转化率

3.推荐系统主要产品

类似或相关产品，店铺推荐，买与买，看与看，猜你喜欢什么，群体信息披露，热门榜单。

二、推荐系统的组成

1.数据

显式(Explicit):能准确反映用户对商品的真实偏好，但需要用户付出额外的代价。比如:用户收集，用户评价。

隐含:用户的喜好可以通过一些分析处理反映出来，但是数据不是很准确，有些行为很吵。比如:用户浏览，用户页面停留时间，访问次数。

2.算法

离线:用户类别偏好、用户购买力分析、相关性分析、相似矩阵计算等

在线:排序、过滤、增量计算

算法需要配合大量的业务规则，没有最好，只有更好！

3.信息系统

消息系统是大规模系统中不可缺少的一部分，它与其他系统解耦并转发消息。

4.搜索引擎

主要功能是通过文本分析提取关键词，是推荐系统的一种信息检索技术。

5、NoSQL

简单、高性能、方便定制

6.分布式计算

使用MapReduce、Hive和Hadoop进行大规模数据统计和操作以及大数据集的ETL

三、淘宝的推荐系统

1.淘宝数据特征

数据量巨大:数百万的店铺，数亿的激活用户，数亿的在线产品，数十亿的收集信息& hellip

商品问题:同类商品多个卖家，类别不规范，类别属性正确，恶意收藏，信誉& hellip

2.淘宝推荐系统应用场景

目前覆盖大小场景60多个，主要包括Detail浏览和浏览，收藏夹弹出层推荐，购物车弹出层推荐，你可能感兴趣的买的宝贝，淘宝无线应用等等。

3.淘宝推荐系统算法

①基本算法:聚类算法、预测算法、分类算法等。，主要用于生成基础知识库

预测算法:逻辑回归，通过点击率为目标，商品、卖家等因素为指标，建立预测模型，构建淘宝优质宝贝数据库

分类算法:朴素贝叶斯、商品性别判断(男、女、中性)、用户性别判断

聚类算法:人群，用户细分，用于降维

②推荐算法:基于内容、基于协作、关联规则等

基于内容的推荐:通过标记用户和产品，通过内容匹配算法向用户推荐产品

优点:简单，搜索引擎支持，解决一些冷启动问题

缺点:商品信息质量难以区分，无法找到用户感兴趣的新产品，只能找到与用户已经感兴趣的产品相似的产品

协作思维

优点:新颖，个性化程度高

缺点:冷启动，稀疏

关联规则:类别相关性、商品相关性和人类相关性

4.评价推荐系统的效果

离线:给定输入和输出，验证系统的输出

在线:ABTest(公制:CTR GMV转换率)

总结:推荐系统需要不断创新，与场景、行业关系密切。