根据公开的数据显示，亚马逊有35%的销量来自推荐系统。对于亚马逊卖家来说，35%的推荐流量可不是能忽略的小数字。那什么是推荐系统吗？各位亚马逊卖家了解过吗？
图源：亚马逊
首先推荐系统（RS）是一种智能工具，它根据用户的历史行为、社交关系、兴趣点，所处上下文的环境等信息去预测并推荐用户可能需要或者感兴趣的商品。推荐系统本身是一种信息过滤的方法，与搜索和类目导航组成三大主流信息的过滤方法。最常见的场景就是首页推荐和详情页推荐。
为什么今天要跟各位卖家聊推� ��系统呢？不知道卖家们有没有注意到，亚马逊官方网站前阵子发布过这样一篇论文《RecMind：用于推荐的大型语言模型代理》。在这篇论文中，亚马逊介绍了他们如何设计一个LLM强大的自主推荐代理RecMind，能够利用外部知识，通过精心规划的工具向用户提供零样本个性化推荐。
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RecMind的核心基于一个自我激励算法，它通过深度学习和大型语言模型的结合，为用户提供个性化推荐。它在每个决策步骤中都会回顾并考虑所有先前的状态，以更智能地规划下一步。与传统推荐系统相比，RecMind能够更好地理解用户的历史行为和偏好，从而提供更为精准的推荐。
简单一点理解就是，能够优化当前推荐系统，使得用户可以更精准地找到需要的产品。作为卖家来� ��，了解推荐系统的工作原理以及最新的推荐算法变化，才能更好抓住流量。
一、RecMind推荐系统是如何工作的？
前面提到，RecMind的核心是一个自我激励算法（Self-Inspiring SI），它能够在每个决策步骤中回顾历史信息，从而做出更加精准的推荐。
这个算法与原先的算法有所不同，原先的它们在生成新状态时会丢弃先前探索过的路径中的状态，而新算法SI在生成新状态时会保留所有历史路径中的所有先前状态。这就意味着当前的算法，能将之前所有历史信息保存，以至于为用户提供更好的推荐，提供更多有用的信息。
据目前案例测试，SI算法比之前的算法获得准确的评级。
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RecMind工作过程主要依赖三大组件：
1、规划组件：将复杂� �推荐任务分解成一系列小步骤，逐步推进，每一步涉及思考、行动和观察。这个组件确保了推荐过程的有序进行，并能够根据不同的用户需求灵活调整推荐策略。
2、记忆组件：具备长期记忆能力，能够存储和回忆用户的个性化信息和广泛的世界知识。个性化记忆指的是帮助RecMind理解和记住用户的偏好和历史行为，而世界知识则使RecMind能够融入最新的外部信息和趋势。
3、工具组件：集成了多种工具，包括数据库查询、网络搜索和文本摘要，以增强其功能并辅助推理过程。利用各种外部资源和工具，提升推荐的准确性和相关性。
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RecMind工作过程：
当一位有着丰富购买历史的用户，最近浏览了A产.........
根据公开的数据显示，亚马逊有35%的� �量来自推荐系统。对于亚马逊卖家来说，35%的推荐流量可不是能忽略的小数字。那什么是推荐系统吗？各位亚马逊卖家了解过吗？图源：亚马逊首先推荐系统（RS）是一种智能工
原文转载：https://www.kjdsnews.com/a/1864717.html
新推荐系统RecMind算法，快速看懂其底层推荐逻辑，知晓对亚马逊卖家的运营影响：https://www.kjdsnews.com/a/1864717.html
新推荐系统RecMind算法，快速看懂其底层推荐逻辑，知晓对亚马逊卖家的运营影响：https://www.xlkjsw.com/news/161760.html
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