利用用戶的歷史購買數(shù)據(jù)和瀏覽行為，通過深度學(xué)習(xí)等方法建立用戶的興趣模型。在秒殺開始前，根據(jù)用戶的興趣模型推薦相的商品。這樣提高用戶的購買意愿和購買轉(zhuǎn)化率。

通過實(shí)時分析用戶的行為數(shù)據(jù)，調(diào)整推薦策略。發(fā)現(xiàn)某個商品的熱度突然上升及時將其推送給更多的用戶。

對于不同的行業(yè)和產(chǎn)品采取不同的推薦策略。對于珠寶業(yè)，由于產(chǎn)品的單價較高，用戶的決策周期可能會較長，因此我司更精準(zhǔn)地了解用戶的需求和喜好，提供更具針對性的推薦。而對于鐘表行業(yè)，由于產(chǎn)品的更新?lián)Q代速度較快更多地關(guān)注新品和熱門款式。

至于污水處理技術(shù)，雖然它可能不直接參與到雙十的銷售活動中，但其背后的數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化方法同樣用到我司的推薦系統(tǒng)中。通過對污水水質(zhì)的實(shí)時監(jiān)測和預(yù)測提前預(yù)判出可能出現(xiàn)的問題，及時調(diào)整處理方案。