1、用戶軌跡

  在手機(jī)端，通過用戶進(jìn)去APP應(yīng)用開發(fā)，瀏覽咨詢或者瀏覽商品，通過關(guān)鍵字進(jìn)行搜索訪問，通過分類進(jìn)行訪問，用戶的打開商品詳細(xì)頁(yè)，停留時(shí)間，是否進(jìn)行收藏或加入購(gòu)物車，或者進(jìn)行下單進(jìn)行支付，用戶是否尋找優(yōu)惠券和優(yōu)惠信息，都成為用戶的訪問軌跡。

  2、用戶地理位置

  通過地理位置獲取用戶的活動(dòng)范圍，根據(jù)地理位置進(jìn)行商品推薦，根據(jù)數(shù)據(jù)分析區(qū)域內(nèi)的用戶的喜愛度和用戶的流行商品和范圍，進(jìn)行地理區(qū)域不同商品推薦。

  3、用戶標(biāo)簽畫像

  通過用戶的所形成的數(shù)據(jù)，進(jìn)行用戶分類管理，活躍用戶，用戶年齡，用戶喜好，設(shè)備類型，近期瀏覽商品，進(jìn)行算法時(shí)時(shí)更新，優(yōu)化用戶形象，更加準(zhǔn)確的匹配資訊或商品。

  4、用戶規(guī)則創(chuàng)建

  通過用戶的數(shù)據(jù)采集和歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行用戶規(guī)則模型創(chuàng)建，用戶模型的創(chuàng)建可進(jìn)行標(biāo)簽化和權(quán)重化，給予用戶標(biāo)簽不同的權(quán)重，標(biāo)簽值權(quán)重越高，趨向性越高，所推薦相關(guān)產(chǎn)品值也會(huì)越高。周期性推薦，如用戶在購(gòu)買某生活用品，在經(jīng)過一段時(shí)間后，預(yù)測(cè)使用周期進(jìn)行周期性推薦，提高數(shù)據(jù)推薦的價(jià)值和用戶畫像的匹配。