顾名思义，这个很好理解。就是用户某一段时间内加入收藏夹的商品。默认只展示了 5 件商品，据我猜想，这 5 件商品应该是根据用户收藏时间倒序排，即最新收藏的优先展示（不一定准确，如果能有天猫的产品同学指教，那是最好不过了。）更多点击“去我的收藏夹”查看。

　　3、最近浏览过的

　　这个也比较好理解，基于用户某一段特定时间内的浏览历史记录进行商品推荐。这里也只默认展示了 5 个商品，更多点击“去我的足迹”查看。这 5 个商品的具体展示规则，应该是根据用户的浏览时间顺序倒序排的，比如 15 天浏览的商品数据。如下图：

　　不过排序因子里除了“浏览时间先后”，不知道是否还有其他因子没有，比如“浏览时间长短”（比如某件商品我反复浏览过多次，是否会排在我只浏览过 1 次的商品前面）

　　4、猜你喜欢的

　　这个就比较厉害了。这是网站基于自身海量用户数据，构建用户喜好模型，进行用户画像分析，利用大数据进行的商业智能分析与推荐。“猜你喜欢的”也是展示了 5 页数据（应该是按规则展示的全部数据），点击轮播指示器可以切换查看。具体涉及的时间跨度无从得知。

　　“猜你喜欢”这一块我们通常称之为CF-协同过滤。协同过滤分为两块内容，一块是基于“用户”的协同过滤，另一块是基于“物品”的协同过滤。

　　（1）基于“用户”的协同过滤

　　一种最古老的算法。给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品。

　　兴趣相似度通过计算行为相似度来展示，即将用户的各种行为映射成多维空间的向量，通过计算向量的相似度（常用的有余弦相似度、欧式距离等）得出。

　　（2）基于“物品”的协同过滤

　　目前业界应用最多的算法。给用户推荐和他们之前喜欢的物品相似的物品。

　　并不是利用物品的内容属性计算物品之间的相似度，而是通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。

　　我只知道最简单的概念理论，具体怎么实现的，我也不懂。感兴趣的同学可以自行参考资料学习，如果能顺手分享给我，那是最好不过了。

　　从以上分析我们可以发现，“掌柜热卖”和“猜你喜欢的”这两个Tab 均展示了 5 页数据。

　　而“最近收藏的”和“最近浏览过的”则只默认展示了 1 页即5个数据，要查看更多只能分别去到“我的收藏夹”和“我的足迹”。个人认为“最近收藏的”和“最近浏览过的”的权重要高于另外两个模块。

　　据笔者不成熟的分析，如此设计的理由可能有以下两点：

　　“掌柜热卖”和“猜你喜欢的”推荐的商品：从时间维度看，时间跨度很长，长达数月的商品仍然在此展示。从用户购物心路历程分析，此类用户并没有明确而清晰的购物目的，更多时候可能只是随便看看，看上了心怡的就买，没看到心怡的就算了。对于这部分用户，将他浏览过的商品按规则全部展示在他面前，根据算法进行概率命中，期望用户从这些商品中能够获得转化。似乎有种瞎猫碰耗子的感觉。

　　而“最近收藏的”和“最近浏览过的”推荐的商品：一方面收藏的商品一般是用户购买意愿比较强但又并不想在收藏当时就立即购买，而是选择收藏起来等待时机再下手。