在淘宝上开过店的人就知道淘宝首页的宝贝推荐是采取的千人千面的机制的，也就是说你的淘宝首页推荐的商品都是你喜欢和想买的宝贝，那么淘宝是如何去实现首页的千人千面的呢?
第一步：
买家进入淘宝。淘宝立即识别买家的标签。在统计学当中，这些标签儿叫做抽样的条件。
第二步：
根据该买家的标签儿找到相似人群。在统计学当中，这叫做根据条件抽样。
第三步：
根据相似人群找到他们共同喜欢的宝贝。在统计学里，在家做对比样品共性。这些宝贝储存在一个叫精库人群库的数据库里。
第四步：
在淘宝所有同类型的宝贝中，找到与样品库相似的宝贝。形成宝贝合集。
这些宝贝合集会展示在该买家的面前。相似度越高，排名越靠前。
在统计学当中这叫做范本对比。到此，一个千人千面的实现过程就完成了。
千人千面只是改变了产品的展现方式。
与以往的方式相比，它改变了什么?
方式1：销量权重排序:表达为实力垄断，等于扼杀市场活力。
方式2：下架时间排序:表达为平均分配，等于不鼓励创新。
方式3：千人千面排序:表达为同质化产品强者恒强，鼓励付费推广。
淘宝实现千人千面的背后是强大的数据处理能力和强大的算法支持，原理自然是通过给你的淘宝账号进行打标，并对你最近在淘宝上搜索或者浏览的宝贝来进行判断，这样就能知道你想看啥买啥了。
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