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优化商品推荐

关键字搜索优化：分析用户搜索的关键字，并确定每个关键字的权重，使用这些权重来调整搜索结果和推荐结果的相关性。

taobao.item_search

公共参数

请求地址:

名称	类型	必须	描述
key	String	是	调用key（必须以GET方式拼接在URL中）
secret	String	是	调用密钥
api_name	String	是	API接口名称（包括在请求地址中）[item_search,item_get,item_search_shop等]
cache	String	否	[yes,no]默认yes，将调用缓存的数据，速度比较快
result_type	String	否	[json,jsonu,xml,serialize,var_export]返回数据格式，默认为json，jsonu输出的内容中文可以直接阅读
lang	String	否	[cn,en,ru]翻译语言，默认cn简体中文
version	String	否	API版本

请求参数

请求参数：q=女装&start_price=0&end_price=0&page=1&cat=0&discount_only=&sort=&page_size=&seller_info=&nick=&ppath=&imgid=&filter=

参数说明：q:搜索关键字
page:页数

响应参数

Version: Date:

名称	类型	必须	示例值	描述
items	items[]	0		按关键字搜索淘宝商品

Version: Date:

名称	类型	必须	示例值	描述
title	String	0	法式复古山本超仙chic仙女赫本网红初春很仙法国小众裙子两件套装	商品标题
pic_url	String	0	//img.alicdn.com/bao/uploaded/i3/3083218865/O1CN012FMDaiwxkenJGaM_!!0-item_pic.jpg	宝贝图片
promotion_price	Float	0	178.00	优惠价
price	Float	0	178.00	价格
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area	String	0	山东	店铺所在地
detail_url	String	0	//detail.tmall.com/item.htm?id=586794298909&ns=1&abbucket=0	宝贝链接

个性化推荐：如果可能，收集用户的浏览历史、购买历史和偏好，使用这些数据来生成个性化的推荐列表。

实时性和相关性：确保推荐系统能够处理实时数据，如商品价格变动或新上架商品，使用机器学习算法提高推荐的相关性。

多样性：避免推荐过于相似的商品，使用聚类算法或多样性度量来确保推荐的多样性。

考虑上下文：考虑用户搜索时的上下文信息，如时间、地点、设备类型等，使用这些信息来优化推荐结果。

A/B测试和持续优化：使用A/B测试来评估不同推荐策略的效果，根据测试结果调整推荐算法。

遵守淘宝的API使用规定：确保遵守淘宝的使用规则和频率限制，不要过度请求数据或滥用API。