标题与描述均聚焦于“Top100summit个性化的双11-个性化推荐技术的应用”，这明确指出了文章的核心议题在于探讨个性化推荐技术在天猫双11活动中的实际应用，特别是通过张奇（得福）这位天猫推荐算法团队成员的视角进行深入剖析。
### 双11个性化推荐技术
#### 天猫推荐技术概览
- **推荐系统规模**：该系统涵盖了超过40种推荐产品，每天服务超过600万用户，这些用户曾经点击过推荐产品。
- **架构设计**：系统架构包括用户实时意图计算、推荐实体索引检索、Ranker（点击率预估）、装配（参数化）以及在线和离线实验框架。这表明了推荐系统的复杂性和对实时性的高要求。
- **效果分析**：双11期间，平均16%的加入购物车行为和显著的交易额增长归因于推荐系统，尤其是预热期和活动当天，推荐引导的成交金额分别达到25.5亿和56.8亿，点击推荐产品的用户高达3600万。
#### 遇到的挑战及解决方案
- **流量压力**：预计的每秒查询率（QPS）高达65万，但可用服务器数量仅为500台，远低于需求。解决方案涉及个性化和非个性化的推荐策略，其中非个性化的推荐可以实现CDN静态化，以缓解流量压力。
- **用户行为特性**：尽管面临挑战，研究发现用户购物模式相对稳定，日常点击和大促点击之间的模型差异不大。这为个性化推荐提供了基础，同时也提出了更高的要求，即如何在保持个性化的同时，适应大规模用户的需求。
#### 个性化实践
- **个性化会场**：以女装分会场为例，190个品牌需在手机端展示近100排，个性化排序显著提升了预热期的收藏、加入购物车量以及双11当天的成交额和转化率，分别提高了27%和15%（无线女装和男装会场）。
- **个性化算法**：算法综合考虑用户偏好的品牌、可能喜欢的新品牌以及品牌权重计算，通过历史数据分析和机器学习方法（如逻辑回归）来优化推荐效果。
#### 推荐算法大赛
- **目标群体**：主要面向高校学生，但也开放给其他感兴趣的人士。
- **比赛时间**：分为两个赛季，分别为2014年的3月至8月和9月至11月。
- **目的**：邀请参与者共同优化2014年双11的个性化推荐效果，旨在促进学术交流和技术创新。
### 结论
个性化推荐技术在天猫双11活动中扮演着至关重要的角色，它不仅提升了用户体验，还极大地促进了销售业绩。面对技术挑战，天猫团队采取了多种策略，包括优化架构设计、调整推荐策略以及利用机器学习算法来提高推荐精度。此外，通过举办推荐算法大赛，天猫鼓励更多人才参与技术创新，共同推动个性化推荐领域的发展。这一系列举措体现了天猫在大数据时代对个性化推荐技术的深刻理解和应用能力，也为未来的电商发展提供了宝贵的参考案例。
