在电商平台竞争日趋白热化的今天，推荐系统的进化轨迹正在经历历史性转折。传统协同过滤算法在应对用户行为稀疏性、商品关系复杂性等难题时愈发吃力，而图神经网络（GNN）的崛起为推荐系统开辟了全新战场。本文将以技术演进视角，深度解析GNN在电商场景的落地方法论，揭示其突破传统推荐框架的技术奥秘。 ...
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电商推荐系统颠覆传统：因果推理如何破解”点击陷阱”与”信息茧房”困局
在电商平台的推荐系统面临点击率下滑、用户满意度降低的行业性难题时，传统机器学习模型正暴露出根本性缺陷。基于相关性的推荐范式导致系统陷入"点击陷阱"——过度推荐短期吸引点击但损害长期体验的内容，同时用户被禁锢在"信息茧房"中难以突破。本文提出基于因果推理的推荐新范式，通过构建商品曝光的因果效应评估体系
解密推荐系统黑盒：SHAP算法如何让电商推荐从”猜你喜欢”变成”懂你所需”
在电商平台日均千亿级曝光量的背后，推荐系统正面临着信任危机。用户对"莫名其妙"的推荐产生抵触，运营团队对模型决策逻辑束手无策，算法工程师在效果波动时难寻根因——这种集体困境的破解之道，正藏在可解释性技术的突破中。本文将以某头部电商平台落地SHAP算法的实践为例，深入剖析推荐系统可解释性的技术实现路径