简单的来说，展现在买家面前的是宝贝合集。从买家到宝贝合集一共需要四步。
第一步。
买家进入京东。京东立即识别买家的标签。在统计学当中，这些标签儿叫做抽样的条件。
第二步。
根据该买家的标签儿找到相似人群。在统计学当中，这叫做根据条件抽样。
第三步。
根据相似人群找到他们共同喜欢的宝贝。在统计学里，在家做对比样品共性。这些宝贝储存在一个叫精库人群库的数据库里。
第四步。
在京东所有同类型的宝贝中，找到与样品库相似的宝贝。形成宝贝合集。
这些宝贝合集会展示在该买家的面前。相似度越高，排名越靠前。
在统计学当中这叫做范本对比。到此，一个千人千面的实现过程就完成了。
千人千面只是改变了产品的展现方式。
与以往的方式相比，它改变了什么 ？
方式1：销量权重排序:表达为实力垄断，等于扼杀市场活力。
方式2：下架时间排序:表达为平均分配，等于不鼓励创新。
方式3：千人千面排序:表达为同质化产品强者恒强.鼓励付费推广
个性化产品迅速崛起.鼓励创新.
京东这次真的做到了，驱逐倒卖商家，经允许的垄断，还给创新让出一条道路。
个性化产品迅速崛起.鼓励创新.
不太好说明，假设个例子吧，你卖一种金属护膝
其实就是军用腿部外骨骼，同样的路程只用原来的一半力气。
但京东上没有相关的类目，甚至没有相关的搜索词。
这种产品在千人千面的系统中是如何表达的呢？
开始没有原始数据的时候成交仅来自关键词搜索或直接进店，有了初始数据后，千人千发现这些人的共性是都买过足球或球衣，系统尝试推荐了其它买过足球的人，结果成交率非常高，于是你的产品销量迅速扩张开来。
重点是，销量排序和下架时间排序能带来这种结果吗？
这就是鼓励创新。
>>>什么是标签
正如字面意思，所谓的标签就是指特征属性的集合。我们需要特别关注的标签有3块：用户标签、店铺标签、商品标签。
>>店铺标签
可简单理解为某店铺所有产品标签的综合，通常取决于店铺的主营类目。主营类目占比90%，这应该是目前京东更看好的店铺（这与基本采取大量铺货的店群模式有些格格不入）。换言之，当店铺定位混乱，即主营类目不明确的时候，店铺的标签属性就被削弱。在计算权重的时候是要吃亏的。
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