在进行电商网站购物时，大家可能会经常遇到这样的情况，在一些区域网站会主动向你推荐一些其他类型的商品。
比如你若要购买一个行车记录似，那么网站会推荐你搭配一个SD存储卡，又或者你刚刚预订完一个电影票，网站会建议你再买一包爆米花。
为什么网站可以这么精确地向你推荐相关性这么高的商品?这是怎样的一个系统?我们又该如何设计这样个系统呢?
下面醉一大叔就向大家介绍电商运营核心系统之一:关联推荐系统。
什么是关联推荐
关联推荐并不是从电商中所产生的一种特殊导购模式。实际上，在线下的购物场景中，很早就应用了关联推荐的原理。
卖场必须基于大多数消费者在某个商品面前会产生一些临时性的购买计划来陈列商品，关键是必须有一个信息“提醒”消费者:看!也许你还需要这个。
这在传统的线下卖场是一项很有效的策略，而改变商品的组合与陈列是主要的实现手段，然而，这种方法在卖场的应用会受到个关键的限制一一空间。
大家都知道卖场的空间是有限的，在同一个位置，你只能推出一类组合或毗邻商品的陈列，而且这类推荐必须要尽可能满足大多数用户的消费行为诉求。
电子商务的购物体验延伸自卖场与商店，关联推荐的原理同样也适用于电商网站。而且，电商比传统卖场更有技术优势，对用户行为和交易数据的监控与收集更加便捷、全面，利用大数据及云计算技术，可以构建出针对单一消费者的“个性化推荐”，
与传统卖场相比，最关键的一点是电商没有限制的货架空间，这就使得电商能为每一个消费者都提供最佳的购物推荐。而且目前电商与社交元素的结合更加紧密，社交化的用户习惯加强了电商购物消费场景的多样式，比如用户的分享、点赞、评论、转发收藏等各类行为，都是对推荐内容的有效传播与反馈。
总的来说，关联推荐指的是在用户进行某一个场景的互动时，向用户推荐另一个相关场景的信息，吸引用户继续进入另外一个场景完成预期的目标。
对于电商平台来说，最简单的理解就是在用户购买或浏览一个商品时，向用户推荐另一个商品，希望用户最终能继续购买这两个或多个商品，从而提高电商的综合收益。
关联推荐有什么价值
利用“关联推荐”可实现个性化智能导购，是当前电商网站最常用和最有效的营销手段之ー。基于用户行为与大数据，智能化地为每一个用户推荐高相关性的商品，不仅能很好地满足网络精准化营销趋势的需求，同村也能提升用户的消费购买体验。
而对于企业来说，关联推荐的价值就更大了:一方面通过关联推荐提升了新用户的留存率，也提高了老用户的活跃度，而且通过EDM的关联推荐，还可以达到唤醒沉睡用户的目的，这方面极大地降低了企业的营销成本;
另一方面，通过关联推荐，企业可以更有效的提升长尾商品的曝光度，盘活企业的内部资源，解决企业商品的长尾需求及尾货甩卖的需求，有效地进行了商品的资源配置，最大化商品的投放价值，带来的最直接收益就是产品购买率的提升，以及网站营收的增加。
如何设计关联推荐系统
要想设计一个好的推荐系统，首先要明确什么样的推荐产品是好的。我一般从以下这几个角度来评估一个推荐系统的好坏：
内容质量:推荐内容与用户行为的相关性强，能吸引用户的注意力。
推荐时机:推荐时不会造成用户的反感，让用户感到体贴与人性化
反馈机制:用户可以进行反馈，并能提供反馈的响应。
产品体验:优秀的U表现，便捷的操作体验。
好的推荐系统设计原则：
不断优化推荐内容对用户的吸力。
要平衡企业的商业利益与用户需求的冲突性
重视对用户反馈的响应，提供主动反馈机制，收集隐式的反馈数据，并能及时根据用户的反馈修正推荐的结果。
用户数据的收集要准确、完整，对用户行为的预测应尽量符合真实的行为，同时根据用户的行为特征差异化推荐的结果。
在推荐算法上不断改进和优化，提供更精准的算法结果。注意时效性，有些场景的推荐时机一闪而过，所以部分场景应使用实时推荐机制。
面向消费者要有契合场景的“推荐产品”，比如“看了又看”“买了又买”“猜你喜欢”，等。
最后，要注意避免形成恶意推荐的结果，无视推荐时机，也无视用户的感受，对于推荐的内容也不注重质量，更加不注意用户的反馈，这都可能导致负面的效果。
领域专家标记系统的设计
不同的业务领域，对于数据的解读都会存在差异，这方面跟领域相关的专业知识有很强的关系。
而数据与算法通常不能完全理解业务领域逻辑，所以我们会引入“专家标记系统”，由各企业领域的专家人工进行数据的标识，从而提供算法的决策参考。
一般来说，专家标记的形式通常都是通过打标签的方式来进行的，优势一是无限扩展性，二是提供了二维聚类的效果，相当于为数据增加了不同维度的解读。
Abtest系统的应用
Ablest的价值主要是用于验证不同的算法和规则出现的结果集哪一种更符合用户的需求。对于推荐系统来说， Abttest规则是早期很重要的验证模块，关键是能够灵活的根据不同的维度和领域规则进行分流量的配置并能立即生效，无须技术相关服务的重启。
“猜你喜欢”设计实战
“猜你喜欢”的核心逻辑是，电商网站会根据用户的过往消费和浏览记录，来推测用户未来可能会打算购买什么。
其核心的消费场景是这样的当用户在浏览网站时，电商网站会告诉用户，我们认为用户可能会喜欢这几个商品而产生购买意向。
这几个商品有的可能是因为你上次购买过，过了一个消费周期后，我们认为用户可能已经使用完了，需要继续补充。比如用户之前购买过洗衣粉，我们会根据用户购买的频率、品牌及价格区间等信息做出推算。
当用户再次访问网站时，如果刚好接近一个月的消费间隔，我们会“认为”用户可能需要补充购买洗衣粉了。如果过去用户一直购买的是一种品牌，我们会认为用户是这个品牌的忠实消费者，那么我们会推荐同样的品牌给她;
而如果这个时间刚好电商平台有一种新上市的洗衣粉品啤在促销，有更优惠的价格，那么我们们也会尝试向这个用户推荐这个新品牌的洗衣粉，前提是我们通过“用户特征系统”的模型分析，认为这个用户有对“价格”、“优惠”的偏好，同时“愿意尝试新事物”，这样的推荐可能会带来更好的转化效果“猜你喜欢”版块最适合放在网站的首页及“我的中心”首页，它的适合场景就是在用户开始购买具体的商品之前，缩短用户的购买路径。“猜你喜欢”可以根据用户的差异行为数据来设计不同的推荐产品。