用深度学习电商推荐算法提升网站转化率

推荐系统不只是大厂的专利

很多人觉得，像淘宝、京东那种“猜你喜欢”的功能，背后得有几百人团队和超级计算机才能做出来。其实现在，中小型电商网站也能用现成的深度学习模型，搭起自己的智能推荐模块。尤其是当你在“智享技巧屋”这类内容+电商混合站里卖课程或工具时，用户停留时间长、行为数据丰富，正是推荐算法发挥的好场景。

为什么传统推荐不够用了？

早期的推荐靠的是“买了这个的人也买了啥”，逻辑简单直接。但问题很明显：新用户没行为数据就推不出东西，冷启动卡得死死的；商品之间关联性复杂，比如有人买瑜伽垫是为了减肥，有人是练普拉提，单纯按品类推容易跑偏。这时候就得上深度学习了。

深度学习怎么“看懂”用户？

它不光记你点过什么，还会把用户行为序列当成一句话来“读”。比如你先搜“咖啡机”，再看“磨豆机”，然后点了篇《手冲咖啡入门指南》，系统就会判断你可能是新手爱好者，而不是随便看看。这种上下文理解能力，靠的是序列模型，比如Transformer或者GRU。

你可以把用户的行为轨迹喂给一个神经网络，输入是商品ID序列，输出是下一个可能点击的商品。训练好了之后，每次新用户访问，就把ta最近的操作滑动窗口输入模型，实时算出推荐结果。

一个轻量级实现思路

如果你用Python做后端，可以用PyTorch或TensorFlow Lite部署一个小模型。前端记录用户的浏览、搜索、加购动作，通过埋点上报到日志。后端每天跑一次批处理，生成用户向量和商品向量。线上服务时，拿当前用户的向量跟所有商品做相似度计算，返回Top 10。

import torch
<br>class RecommenderNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self, num_users, num_items, embedding_dim=64):
        super().__init__()
        self.user_emb = torch.nn.Embedding(num_users, embedding_dim)
        self.item_emb = torch.nn.Embedding(num_items, embedding_dim)
        self.fc = torch.nn.Linear(embedding_dim, 1)
    <br>    def forward(self, user_ids, item_ids):
        user_vec = self.user_emb(user_ids)
        item_vec = self.item_emb(item_ids)
        score = self.fc(user_vec * item_vec)
        return torch.sigmoid(score)

这个结构虽然简单，但在小数据集上收敛很快。等你积累够了三个月的行为日志，就可以开始训练第一版模型。

别忽视工程细节

模型上线不是终点。你要在Nginx层加个缓存，把热门用户的推荐结果存Redis，避免每次请求都跑一遍计算。同时设置降级策略：如果模型服务挂了，就切回基于类目的规则推荐，保证页面不崩。

还有个小技巧：在用户完成购买后弹个浮动框，“您可能还想了解”，这里接的就是推荐接口。实测下来，这种场景下单页转化能涨15%以上。

从小处做起，逐步迭代

不用一开始就追求完美。先拿20%流量试运行，对比A/B测试数据。你会发现，哪怕只是一个简单的嵌入模型，只要持续更新数据，效果也会慢慢超过人工配置的推荐位。关键是要动起来，在你的网站搭建过程中就把推荐当成标准模块来设计。