AI驱动的智能推荐引擎重构
客户背景与挑战
该跨境电商平台拥有超过500万SKU，日活用户达200万。随着商品种类的爆炸式增长， 传统的基于协同过滤的推荐系统已经无法满足用户的个性化需求。用户在首页的停留时间短， 点击率低，导致整体GMV增长乏力。
我们的技术洞察
问题的核心在于：传统推荐系统只能捕捉用户的"显性行为"（点击、购买）， 而无法理解用户的"隐性意图"（浏览路径、停留时长、搜索关键词等）。 我们需要一个能够"理解"用户的推荐系统。
"我们不是在推荐商品，而是在理解用户的购物意图。"
解决方案架构
我们基于Transformer架构，构建了序列推荐模型（BST - Behavior Sequence Transformer）：
- 用户行为序列建模：将用户最近30天的浏览、点击、加购、购买行为编码为序列， 通过Self-Attention机制捕捉行为间的关联。
- 多目标优化：同时优化点击率（CTR）、转化率（CVR）、客单价（AOV）三个目标， 平衡短期收益与长期用户体验。
- 实时特征工程：基于Flink的流式计算，实时更新用户画像与商品特征， 确保推荐结果的时效性。
AI技术实现细节
模型架构：我们采用了双塔模型（Two-Tower Model）+ Transformer的混合架构。 用户塔负责编码用户的历史行为序列，商品塔负责编码商品的多模态特征（标题、图片、属性）。 两个塔的输出通过点积计算相似度，作为推荐得分。
训练策略：采用负采样（Negative Sampling）+ 难例挖掘（Hard Negative Mining）的策略， 提升模型对相似商品的区分能力。训练数据包含了3个月的用户行为日志，共计50亿条样本。
线上部署：模型部署在GPU集群上，通过TensorRT优化推理性能， 单次推荐请求的P99延迟控制在50ms以内。
量化业务成果
用户体验提升
- • 首页点击率提升 40%
- • 用户停留时长增加 55%
- • 加购率提升 30%
商业价值
- • GMV 增长 25%
- • 转化率提升 35%
- • 客单价提升 15%
客户证言
"这次推荐系统的升级，不仅仅是技术的迭代，更是对用户需求理解的深化。 我们看到了用户满意度的显著提升，这是最让我们欣慰的。"
—— 该平台技术VP
项目经验总结
这个项目让我们深刻认识到：AI的价值不在于算法的复杂度，而在于对业务问题的深刻理解。 只有将技术与业务紧密结合，才能真正创造价值。在后续的迭代中，我们还引入了多模态学习 （图文联合建模）、强化学习（动态调整推荐策略）等前沿技术，持续优化推荐效果。