雙十一背後的技術

一年一度的雙十一結束了，你又消費了多少錢呢？有沒有搶到你心儀的寶貝呢？

不知道從什麼時候開始，一個普普通通的十一月十一日變成了一個萬眾期待，大家心心念唸的日子。大家現在對於雙十一的喜愛程度 可以說和春節的喜愛程度一樣高了。

話不多說先帶大家看一下今年雙十一的一個成交額吧：

11 月 11 日零點剛過 26 秒，天貓雙十一訂單峰值產生，58.3 萬筆 / 秒。

11 月 1 日零點至 11 月 11 日零點 30 分，今年整個雙十一成交額破 3723 億，實時成交額超過 1 億元的品牌超過 300 個。

雙十一落下帷幕，天貓雙十一總成交額為4982億元，成交額比去年增長26%。

雙十一背後的技術

其實每年大家都會看到這樣的資料，但是每一次看到都會大吃一驚，交易額怎麼會這麼高！這驚人的數位背後肯定和我們現在優質的生活品質是息息相關的。大家解決了基本的溫飽問題，肯定會想著提高一下自身的物質生活品質。這些數位的背後還隱藏著目前很多最新的技術。比如雲端計算、分散式訊息引擎、Docker技術、線上的交易的資料實時和離線計算能力、阿里人工智慧、VR技術、前端技術、巨量資料、監控技術、物流技術等等。下面給大家簡單介紹一下巨量資料和AI人工智慧技術。

相信大家都遇到過這種情況，本來不知道買些什麼東西，但是看到淘寶上推薦的都是自己喜歡和自己需要的產品的時候就會忍不住點進去看看，然後可能就下單了。

感覺淘寶就是你肚子裡面的蛔蟲一樣，知道你的全部想法，知道你到底想要買些什麼。首先大家請放心，淘寶不會竊聽你的電話，是你自己的行為資料讓淘寶意識到了你需要的產品是什麼。當註冊一個賬號的時候，你需要輸入自己的名字，手機號，性別，有時候還要求輸入所在地，但是這些只是微不足道的基礎資料。更重要的，是你的消費記錄，打車頻率，關注的公眾號，玩過的遊戲，理財習慣，有沒有車貸房貸買過保險，發過的紅包，這些行為最後會變成幾千個事實標籤，成為你行為資料的一部分。其實採集這些標籤並不困難，難的是建立模型，從雜亂的標籤中找到你真的感興趣的，進而構成人物誌。

舉例說明

給大家舉個例子，當你瀏覽一篇標籤為籃球的文章時，有可能只是你手滑不小心點到的，這個時候就需要判斷這篇文章對你的吸引力了。比如說看你有沒有評論點贊，轉發、收藏等操作。你閱讀的時間越長，說明你的關注度越高，最後短期行為無法代表長期興趣，單次閱讀行為的權重會隨著時間流逝不斷衰減。除了內容興趣，這種思路可以在消費能力，消費興趣，社交習慣等多個維度建立模型，計算你的偏好。從而得到你的人物誌。這樣就可以根據計算結果來給你推薦你所需要的產品了。所以當你每次開啟淘寶的時候看到的都是智慧計算出來的結果，都是你喜歡和經常瀏覽的商品，所以這樣潛移默化的加大了你想購買的慾望。

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