基于用戶的協(xié)同過濾推薦，基本思想：用戶選中某個推薦對象是基于朋友的推薦。也就是說如果一些用戶對某些對象的評分比較相似，則說明這些用戶的偏好相似，那么他們對其他推薦對象的評分應(yīng)該也是相似的。
所以協(xié)同過濾推薦可以簡單拆解為三步：
1、找到和目標用戶興趣偏好相似的最近鄰居；
2、根據(jù)鄰居們對推薦對象的評分來預(yù)測目標用戶對未評分的推薦對象的評分；
3、選擇預(yù)測評分最高的若干個推薦對象作為推薦結(jié)果反饋給用戶
下面以麥包包為例，闡述上述三步是怎么開展的。
1、麥包包是如何找到和目標用戶相似的最近鄰居呢？
麥包包有一個基于用戶的標簽系統(tǒng)，會給用戶打標，然后根據(jù)這些標簽來判斷用戶之間的距離。麥包包現(xiàn)在的標簽，每個顧客有256個標簽，分三類：
第一基礎(chǔ)性標簽，你是哪兒人，什么年齡，什么星座，每個月能掙多少錢，每個月花在互聯(lián)網(wǎng)的錢是多少，用什么郵件，哪兒注冊，反饋情況怎么樣；
第二類行為屬性標簽，主要三個：1、訪問路徑；是從官方首頁，還是直接從外面的CPS到單品頁，看了哪些產(chǎn)品，看了多長時間；2、營銷反饋；今天發(fā)了短信/郵件給你，打開的時間，看了多久；3、互動參與；分享、評價或參與平臺的其它互動；
第三類是購買屬性標簽，包括：1、RFM值，最近的購買時間，購買的頻次，購買的金額；2、消費偏好；品牌/顏色/尺碼/客單價等。
2、麥包包如何根據(jù)目標用戶的鄰居來給她們推薦商品？
可以將目標用戶大概分三類：沒有注冊，注冊沒有買，注冊買過的。沒有注冊的用戶比較難拿到她們的信息，做個推不易，但是注冊用戶就有思路做了。
注冊未購買的，假設(shè)來了五個人，都沒有買，但是恰恰用戶標簽跟我們1的1萬人是很相似的。這1萬多人用什么營銷的郵件，我們就會發(fā)類似內(nèi)容的郵件，甚至考慮發(fā)送的時間。
購買之后，就進入另外一個緯維度了，主要是：保持組、喚醒組、激活組、流失組。舉一個例子，有一個同事買了一個包，我們發(fā)現(xiàn)，這類的會員標簽買包的時候有什么特性，今天有10萬人跟他類別差不多，這10萬人更喜歡第二天收到哪些內(nèi)容。之所以做這么多，是不讓顧客討厭你，讓顧客感覺每個人收到的郵件、短信和接觸的營銷都是不一樣的，都是個性化的?；ヂ?lián)網(wǎng)沒有辦法解決線下場景，你去諾藍家紡，線下給你介紹，叫做溫度營銷?；ヂ?lián)網(wǎng)是冷冰冰的，有溫度營銷是要根據(jù)它的標簽和待的時間，把他需要的東西給到他。
麥包包的會員打標的協(xié)同過濾方法，跟淘寶和京東的猜你喜歡還是不一樣的，它比較像傳統(tǒng)的CRM，形式也是像傳統(tǒng)CRM那樣通過短信和郵件來推送，而不是直接在頁面上展示。
大綱如下：
第二部分：協(xié)同過濾推薦之基于用戶的協(xié)同過濾推薦（以麥包包為例）；
