电商初期，商品分类不多，用户靠导航页找到商品。随着商品品类的不断扩充，电商平台也引入了搜索。随着电子商务规模的不断扩大，即使依靠搜索，客户仍然需要花费大量时间寻找自己想要购买的产品，浏览大量无关信息和产品使客户不断流失，为了为了解决这些问题，个性化推荐应运而生。作为国内最大的自营电商，京东是如何做商品搜索和推荐的？近日，京东研发体系高级总监邹宇和京东推荐系统算法负责人刘思哲接受了记者采访。搜索带来了45%的订单。无论是搜索还是推荐，都帮助用户快速找到自己想要的商品。邹宇表示，目前京东搜索为京东带来了45%的订单，京东推荐为京东带来了10%的订单，效果非常好。“作为自营电商，京东的数据质量比较高，所以京东的数据更有价值。”邹宇介绍，“我在雅虎等公司有很多广告项目经验，广告点击率可以达到1000分。一个还不错，转化率较低，点击率高搜索的占比约为10%，远低于京东的40%。”邹宇在现场分享了京东的排名系统框架，邹宇介绍，图中深蓝色部分用于离线计算，绿色部分用于在线实时服务，当用户发起搜索或一个PV触发一个推荐请求，实时数据反馈系统就会开始工作，整个过程包括粗排序和细排序，同时系统会有一个打分过程，根据业务对整个页面进行优化逻辑，把最好的结果反馈给用户，用户理解是关键，当然京东不会满足于40%和10%的转化率，还在做持续的优化，提升转化率的关键订单是了解用户，刘思哲表示，京东主要从几个方面入手：第一，产品的生命周期。每个产品的生命周期都不一样，根据不同的生命周期做不同的推荐。e周期。刘思哲举了个例子：“如果我们发现你昨天刚买了洗衣机、冰箱、电视等家电，我们有政策是不允许这样推荐的。”第二，用户画像很重要。刘思哲介绍，京东正在做京东大脑项目。京东收集的所有用户行为，都将输入京东大脑项目，做更精准的用户画像。用户画像的目的是为了更好的服务客户，让客户有更好的购物体验。刘思哲透露，京东也在做社区化的用户画像。三是注重数据内涵和数据外延。刘思哲表示，在任何企业或社会环境中，我们都应该更加关注数据的内涵和外延。数据的内涵是指现在存储的数据，如何通过这些数据来描述现有业务结构下的所有问题；数据的延伸是指有了数据后，如何推荐新用户和老用户未来会发生的行为。我们都知道京东的电商模式，主打用户体验和产品。有些是自营的，有些是第三方接入的。现在京东第三方平台的规模越来越大，同一种商品分店销售。京东如何搜索？邹宇表示，目前京东主要从商品本身进行搜索，同时也会考虑店铺的信誉度和知名度。那么，京东会不会更加重视自营业务呢？“对于推荐系统来说，核心目标是用户体验。如果你有兴趣从第三方购买，京东会推荐第三方。如果你有兴趣自营，如果你有兴趣购买，你可以推送自营，无以自营为主的专项行动。”邹宇说道。
