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同意前面两位的看法，电商推荐最好用的是协同过滤，这要从技术和产品两个角度来说。
1、技术方面，由于商品属性的多样性和复杂性，以及用户在选择商品时的主观性，很难有一种标签体系或者相关推荐算法能够准确关联成功所有属性。
** 举个简单的例子，用协同过滤可以算出买锅的人也会买空气净化器，而用各种“商品标签+用户标签”都是比较难将锅和空气净化器关联起来的。也许你会说，他们都是居家类用户的选择，可以关联，那么我们来更进一步：
锅和空气净化器都是有档次之分的：买100块钱锅的人，可能倾向于买700块钱空气净化器；买1000块钱锅的人，可能倾向于买5000块钱空气净化器；买颜值高的锅的人，可能倾向于买外观时尚的空气净化器；买使用寿命长的锅的人，可能倾向于买滤网更换周期长的空气净化器……这些复杂的因素用相关推荐都是很难计算出来的，但是当数据量足够大的时候，用协同过滤算法都可以得到很好的答案。
至于协同过滤算法究竟是怎样的，大家查查资料和文献都能理解。
2、产品方面，用户需要你给出充分的推荐理由，来接受你的推荐。我们做过很多ABtest，同样的推荐结果，采用不同的推荐理由，CTR会有显著差异。
** 推荐理由往往是年度热门、分类top10、你的好友XX也喜欢、1万个人收藏、好评度90%等等这些。如前所述，商品的复杂度决定了不是所有用户都相信热门（比如高端用户不喜欢爆款），好友关系也很难保证品位一致。
而协同过滤的推荐理由，在电商里是足够让用户接受的。“看过该商品的人也看了”“买过该商品的人还买了”，这些推荐理由是由相同消费层次和审美品位的用户数据计算得出的，对用户购买决策的影响更大。
各个商品自身的属性除了大类划分外，其实还可以有很多更精细的做法。
商品的推荐大致可分为同类推荐和搭配推荐
同类推荐和商品自身的功能性、时尚性相关。某种程度上所有商品都可粗略做功能性和时尚性的划分，一件商品的功能性越强，那么它的短期复购率就越低，而时尚性越强，那么短期复购率就越高；比如问题中的枕头购买后短期不会购买第二件，而女性雪纺衫很有可能短期购买好几件；
搭配推荐主要和商品的购买场景属性相关。购物行为可以归类为各种购物场景，商品也可以做不同购物场景属性的标记，那么一旦某一件商品被购买，就可以推荐相关购物场景的其他商品作为搭配。还是拿题目中的枕头举例，一个人在购买枕头，那么很有可能是在做床品的购买，那么做其他床品的推荐是合适的；放大一些这个人有可能是刚刚完成装修在做新家采购，如果结合其他的购物行为可以佐证这一点，那么相关家具家电的推荐都是可以的。
至于如何结合大数据，没有相关经验，期待其他精彩答案
产品推荐一直是各大电商在深度探索的方向～
像淘宝，京东的产品属性细分到一定的程度了，硬件和技术水平也都很强了，在这方面还是做得比较初级，主要是因为不论哪个纬度来推荐都有不完善的方面，各方考虑之下，按浏览轨迹就是最简单粗暴，命中率也最高的办法～
产品推荐比较重要的一点是要依靠产品自身的属性，想把推荐做好的前提是完善产品的属性，这些属性通常包括几个方向，
1、产品的销售属性，比如颜色，尺码，材质…
2、产品的类别属性，隶属于哪个品类下，哪个分类下…是衣服还是电器，是床品还是生活用品…
3、产品的风格属性，季节，特点，风格，场景…
4、产品的扩展属性，可以用来标记用户的特征，比如已婚，学生，海外……
其实可以有很多纬度，这些纬度互相交叉，就可以分析出用户的特点，找到用户最想看的那个产品.
比如问题里说的“枕头”，买了一个枕头，可以知道这是床品类的，什么颜色，什么材质，什么品牌，那接下来我可以推荐你这个颜色，这个材质的被罩，窗帘，抱枕，像淘宝就可以把这个品牌的推广产品和广告展示给你，因为你对这个品牌的关注度更高……当然这是在你只买了这一个，如果你买了多件商品的时候呢？所有的属性叠加起来推荐的产品也就有了～
关键不是属性本身，而是商品关联，在这上面做文章会比属性本身有用。
两条线，第一条线是直线向下，比如数据库看到用户买了一辆自行车，直接推荐车的各种配件，什么打气筒啊，车灯啊，车锁啊，骑行服啊，骑行手套啊等。
第二条线是平行关联。当你发现订单中，用户买了骑行手套，不用猜了，这货有车。那么车相关的一套东西就出来。
曾多次吐槽淘宝和京东的关联系统，是2到家了。我前一阵搜了一个相机支架，然后买了一个，到现在他们还在给朕推荐相机支架，去163看新闻都还在推荐，我都有杀了产品经理的冲动。
复购的频次本身可以暴力拆解，这个可以直接跳过商品品类这个环节，直接用复购率把商品聚类分析，找到类型type1，然后再根据这个频次类别进行基于品类（这个品类可以是已有的品类）的推广即可。毕竟会遇到产品品类属于快销，但产品本身属于耐用的，固有品类是按需求分的，而不是按频次，分开来统计没问题。
有了大数据直接暴力再把复购率聚类一下搞出个频次类别就行了。
相关产品的协同过滤楼上几位说得比较明白了。
总是推广相关产品（互补品等），按频次推广同类产品即可。