wish机器算法的原理之归类用户池

上篇文章Dave给大家分享了《wish机器算法的原理之抓取分类用户》也是wish的机器算法对用户的各种信息抓取收集之后，它的下一步动作是做什么呢？    

他就会根据这些用户的不同标签不同特征来进行分组，比如有一个用户组是有车一族的！平常购买汽车用品比较多，所以这个组里的人群是汽车用品购买组！如果你有汽车用品的listing是能够引起Wish的机器算法的注意，那么Wish就会把你的产品精准推送向这个群组！一个用户因为他标签的多样性，也会被归纳到很多个不同的标签群组！比如说有个用户他是一位老师！平常购买的办公用品比较多wish会把他归类到办公用品组，但是这位老师有自己的小车，平常也会购买一些汽车用品，他的用户画像也会被wish归类到汽车用品组，如果这老师还特别喜欢运动经常买一些运动用品，他的用户画像也会分布在运动用品群组！等等以此类推一个用户一般会被分布到很多用户群组！现在wish的用户达到4亿多，但是把这些用户组的用户画像加起来远远大于40个亿，因为它是一个排列组合，有兴趣的朋友可以去计算一下。    

大家要知道的是用户池的人数有差异的，因为总有一些品类是很多人都喜欢的，有一些偏门的品类只有少部分的用户喜欢！大家不要把这些用户画像池想象成产品的类目组，这个用户画像组比产品类目组广泛，它可以是某一群高消费者组成，我就是喜欢价格高的别给我推送哪些便宜产品，也可以是某一个特殊群组，比如说你的产品是卖c罗的球衣，那么wish推送你的产品的时候一定是往C罗的球迷组推送，这个用户画像组可以是c罗的球迷组成划分！也可以是梅西的，也可以是詹姆斯的等等，wish机器算法这样做的目的就是为了将产品精准推送！不浪费流量

Wish的机器学习算法做完用户的归纳和分类之后！它就会筛选出平台不同类别的！方方面都很优秀的产品推向这些用户画像池！那么问题来了！怎样才是各方面都优秀的产品呢？我们该怎样去打造这些产品的listing才能得到wish机器算法的筛选推送？有哪些因素影响到产品的推送？请在跨境知道搜索并关注Dave！看Dave之前发表过的文章里面就有listing主图 附图 标题 描述 Tags 的打造办法...