我们现在正在用机器学习的方式做用户的偏好预测，把用户当前的购物的偏好做特征来进行一些购物的偏好。有一个很重要的推荐的类型是个性化的排序，当用户到 了我们的PC首页的时候，会展现每天500个在线的专场，用户很难通过翻页的方式来浏览所有的品牌，我们有一套规则的算法，模型有非常多的特征，可以考虑 非常多的因子，规则往往是只有几个关键的因子，比如是会把GMA往前排，规则是靠经验和参数的。已经形成了一个优化的问题。还有模型很方便加入用户的特征 做个性化的特征。
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