电商平台推荐系统需求分析文档
本方案优势：LLM精排 + 传统召回融合，兼顾准确性、多样性、可解释性。第一阶段：搭建基础推荐链路（召回+精排） + AIGC内容生成。计算资源优化：采用模型量化（FP16） + 缓存热点商品特征。传统电商平台：依赖协同过滤导致"信息茧房"，推荐多样性不足。平台管理矛盾：推荐算法黑盒化导致运营策略调整困难，缺乏可解释性和可控性。顾客需求矛盾：海量商品与个性化需求不匹配，用户难以快速找到目标商品。商
一、业务背景与目标
背景
当前电商平台面临三大核心矛盾：
顾客需求矛盾：海量商品与个性化需求不匹配，用户难以快速找到目标商品。
商家运营矛盾：商品同质化严重，中小商家缺乏精准触达目标用户的能力。
平台管理矛盾：推荐算法黑盒化导致运营策略调整困难，缺乏可解释性和可控性。
目标
构建以LLM（大语言模型）为核心的智能推荐系统，实现：
顾客侧：提升商品匹配精度，降低决策成本
商家侧：增强商品曝光精准度，提高转化效率
平台侧：建立可解释、可干预的推荐治理体系
二、核心用户需求分析
·1.顾客需求
| 需求类别 | 具体需求描述 | 技术实现路径 |
| 精准推荐 | - 根据历史行为（浏览/收藏/购买）推荐相关商品 | 用户行为建模 + 协同过滤算法 |
| - 支持跨品类推荐（如买手机后推荐配套耳机） | 知识图谱关联挖掘 | |
| 内容理解 | - 自动生成商品核心卖点摘要（替代冗长描述） | LLM文本摘要 + 用户画像适配 |
| - 智能提炼商品评价关键信息（优缺点/适用场景） | 情感分析 + Aspect-based摘要生成 | |
| 决策辅助 | - 推荐商品对比功能（参数/价格/评价多维对比） | 结构化特征提取 + 对比式推荐 |
| - 推荐理由可视化（如"因您浏览过运动鞋，推荐透气袜"） | 因果推理 + 可解释推荐模型 |
2.商家需求
| 类别需求 | 具体需求描述 | 技术实现路径 |
| 精准曝光 | - 将商品推送给高转化潜力用户 | Lookalike算法 + 用户价值分层模型 |
| - 动态调整商品展示策略（如促销期优先展示） | 实时竞价机制 + 策略引擎 | |
| 运营分析 | - 推荐效果归因分析（曝光量/点击率/转化率关联） | 因果推断模型 + 漏斗分析工具 |
| - 商品竞争力诊断（与同类竞品的推荐表现对比） | 竞品对比分析 + 特征重要性排序 | |
| 内容优化 | - 自动生成优化版商品标题/描述 | LLM生成 + A/B测试框架 |
| - 根据用户反馈动态调整商品关键词 | 强化学习 + 语义理解模型 |
三、功能需求分解
1.核心功能模块
| 模块 | 功能点 | 用户价值 |
| 智能推荐引擎 | - 多路召回（协同过滤/语义检索/热点推荐） | 提升推荐覆盖率与新颖性 |
| - 基于LLM的精排模型（DeepSeek API集成） | 实现复杂用户意图理解 | |
| - RLHF反馈机制（点击/加购/停留时长多信号融合） | 动态优化推荐策略 | |
| AIGC内容生成 | - 个性化商品描述生成（适配用户画像） | 提高商品信息传达效率 |
| - 智能评价摘要（提取优缺点/适用场景） | 降低用户决策成本 | |
| 策略管理平台 | - 可视化策略配置（流量分配/过滤规则） | 增强平台运营灵活性 |
| - AB测试框架（支持多版本推荐策略并行实验） | 科学验证算法效果 |
2.关键交互场景
顾客端典型场景：
用户搜索"户外帐篷" → 系统执行：
1. 召回阶段：基于关键词匹配商品 + 协同过滤关联商品（防潮垫/睡袋）
2. 精排阶段：LLM分析用户历史行为（常买轻量化装备） → 优先推荐超轻帐篷
3. 内容生成：自动突出"重量仅1.2kg"卖点 + 生成评价摘要"90%用户认可防水性能" 商家端典型场景：
新商品上架后 → 系统执行：
1. 自动生成优化版标题："2024新款自动速开帐篷（3秒搭建/防水5000mm）"
2. 冷启动推荐：通过知识图谱关联露营爱好者用户群进行定向曝光
3. 效果追踪：实时显示"曝光→点击→加购"转化漏斗数据 四、非功能需求
| 需求类型 | 具体要求 |
| 性能需求 | - 推荐响应延迟 ≤ 300ms（P99） |
| - 支持每秒5000+并发请求 | |
| 可拓展性 | - 支持横向扩展应对流量峰值（K8s自动伸缩 |
| - 模块化设计便于新增推荐策略（插件式架构） | |
| 安全性 | - 用户隐私数据加密存储（AES-256） + 匿名化处理 |
| - 防刷量机制（识别机器流量） | |
| 可解释性 | - 推荐结果需附带可理解的推荐理由（自然语言生成） |
| - 提供特征重要性分析报告（SHAP值可视化） |
五、竞争分析
行业痛点对比
传统电商平台：依赖协同过滤导致"信息茧房"，推荐多样性不足
新兴AI电商：过度依赖LLM生成内容，存在事实性错误风险
本方案优势：LLM精排 + 传统召回融合，兼顾准确性、多样性、可解释性
技术护城河
基于DeepSeek API的领域自适应训练（电商垂直场景微调）
多模态特征融合架构（文本+图像+用户行为联合建模）
实时反馈闭环系统（RLHF机制持续优化）
六、落地
分阶段实施
第一阶段：搭建基础推荐链路（召回+精排） + AIGC内容生成
第二阶段：接入实时用户反馈数据 + 构建RLHF机制
第三阶段：部署可解释性模块 + 公平性检测系统
风险规避
LLM生成内容审核：接入人工审核队列 + 自动事实性校验
冷启动问题：构建跨平台知识迁移学习框架
计算资源优化：采用模型量化（FP16） + 缓存热点商品特征
火山引擎开发者社区是火山引擎打造的AI技术生态平台，聚焦Agent与大模型开发，提供豆包系列模型（图像/视频/视觉）、智能分析与会话工具，并配套评测集、动手实验室及行业案例库。社区通过技术沙龙、挑战赛等活动促进开发者成长，新用户可领50万Tokens权益，助力构建智能应用。
更多推荐
10
0- 0
已为社区贡献4条内容
所有评论(0)