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根据用户行为数据，推荐给用户他会喜欢的物品

详情页推荐

根据用户行为数据和主商品，推荐给用户他会喜欢的相关物品

配置测试用户

• 指定用户：通过自定义用户 ID，并基于此画像生成推荐
• 随机用户：默认由系统随机选取一个用户 ID，并基于此画像生成推荐，用于快速测试召回效果

测试用户

配置测试物品

仅在详情页推荐

• 指定物品：通过自定义物品 ID，并基于此生成关联推荐
• 随机物品：默认由系统随机选取一个物品 ID，并基于此生成关联推荐，用于快速测试召回效果

测试物品

配置用户位置

只有配置了「用户与物品距离」提权、降权条件，才会展示

• 指定用户位置：手动输入经纬度坐标（如 经度：39.9°、纬度：116.4°）
• 获取我的位置：​获取您当前的位置来模拟测试用户，此操作需要您授予浏览器位置权限。

体验地理位置规则

推荐物品

• 推荐效果： 展示推荐物品返回，体验推荐的效果

推荐理由

• 可解释性推荐：根据推荐物品，用户画像，角色配置，利用大模型能力来推断推荐理由。

配置返回数量

推荐物品单次返回数量的上限。默认返回 10 个物品

去除重复推荐物品

当个性化推荐召回相同的物品时，去除重复的物品逻辑。

• 时间窗口：在时间窗口内，不重复推荐已返回的物品。
• 物品数量：不再推荐最近返回的物品数量。

物品过滤规则

配置物品过滤规则，确保物品返回符合业务诉求。

• 支持静态过滤规则和动态过滤规则
• 支持以 AND/OR 组合多个字段条件 和 支持嵌套规则

• 静态推荐范围配置
• 动态推荐范围配置

提权、降权规则

通过提权、降权规则，调整部分物品在推荐结果中的权重优先级，实现业务目标导向的推荐结果排序。

• 物品属性规则：基于物品属性（如品类、价格、库存状态）或业务标签（如促销标签、新品标识）来设置条件，对符合条件的物品批量提权/降权。
• LBS 地理位置规则：​基于用户实时位置和物品的距离，针对符合条件的物品批量应用提权/降权。
• 时间对比规则：​根据物品时间字段，提供动态（至今）和静态（早于/晚于）提权、降权能力，自动在推荐结果中调整返回物品的排序

• 物品提权与降权
• 用户地理位置提权与降权
• 时间对比提权与降权

多样性规则

通过多样性规则来控制推荐结果中同类物品的分布密度，避免同质化推荐过度集中，提升结果的丰富度与用户浏览体验。

• 按属性分组打散：基于物品核心属性（如品类、品牌、价格带等）设置分组维度，对同组物品进行分散排列。
• 规则优先级：​自定义优先级（如优先按品类打散，再按品牌打散）

• 多样性规则配置

置顶物品

根据置顶物品列表配置，在最终返回物品中的对应位置，强制展示该物品。

• 置顶物品：​支持搜索物品 ID，物品关键词精准和模糊搜索。
• 重复置顶：​支持定义是否「每次刷新」都会重复置顶物品

• 置顶推荐物品

兜底推荐策略

支持配置高热（“最受欢迎”）物品推荐逻辑。平台会利用口径计算热门物品，并利用与新用户的冷启动。

• 时间窗口：​获取在指定时间窗口内的行为，支持配置分钟 / 小时 / 天
• 行为类型：​最能体现出物品的欢迎度的行为类型

推荐理由话术

【不影响 API 返回】
个性化推荐理由的总结角色设定（如亲切导购、专业分析师等）

物品展示配置

【不影响 API 返回】
配置在「体验」界面中，物品卡片展示所使用的字段

配置单次返回物品数量

1. 配置推荐场景，物品数量上限
2. 通过 API 请求，自定义 page_size 参数

1. 4、「推荐配置」功能列表
2. Recommend - 个性化推荐

确保用户多次请求不返回相同物品

配置去除重复推荐物品规则

确保推荐物品符合业务需求

根据业务需求，配置「**静态」**或「**动态」**推荐范围规则

1. 静态推荐范围配置
2. 动态推荐范围配置

不同用户请求会有不一样的过滤条件

根据业务需求，配置**「动态」**推荐范围规则

动态推荐范围配置

新用户、冷启动用户处理逻辑

兜底展示热门物品

个性化推荐出现异常处理逻辑