做购物商城网站建设，商品推荐与评价维护企业需重视

　　在购物商城里合理的对用户进行商品推荐，可以提高整个购物商城的商品销售有效转化率，增加商品销售量;而维护好商品评价，对平台来说，有质量的评价有助于降低退货率，提高优质商品的转化率，并且构建商家信用评价体系，合理分配平台资源，甚至帮助优化搜索。

　　下面【HiShop 移动云商城】小编就为平台运营商介绍一下如何进行商品推荐与商品评价维护。

　　一、商品推荐

　　通过用户已经浏览、收藏、购买的记录，更精准地理解用户需求，对用户进行聚类、打标签，推荐用户感兴趣的商品，帮助用户快速找到需要的商品，适时放大需求，售卖更加多样化的商品。甚至在站外推广时，能够做个性化营销。商品推荐分为常规推荐、个性化推荐。

　　常规推荐是指商家选择一些固定商品放在推荐位，或者基于商品之间的关联性，进行相关的商品推荐。

　　例如：在用户买了奶瓶之后推荐奶粉。个性化推荐指基于用户购物习惯，根据商品特性来进行推荐。例如“看过此商品后的顾客还购买的其他商品”推荐项。

　　个性化推荐：电商推荐系统将收集的用户信息、产品信息及用户画像分类作为系统输入，利用适当的推荐算法和推荐方式，根据用户设定的个性化程度和信息发送方式，给用户提供个性化商品推荐。用户对推荐结果的点击浏览、购买的反馈结果。

　　用户画像是根据用户特征(性别、年纪、地域等)、消费行为习惯(浏览、购买、评论、问答等)等信息进行抽象化，建立标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户“贴”标签，而标签是通过对用户行为记录分析而来的高度精炼的特征标识。

　　二、商品评价

　　商品评价在电商系统中是很常见的模块。对用户来说，可以把用户在购买后对商品、服务、物流等相关信息的感受写出来，为其他用户提供购买决策，减少购物成本。

　　在订单中进行评论时主要有两个维度：订单整体和商品。从订单整体上讲，主要对订单的物流服务、服务态度等进行打分;从商品讲，除了评分，就是详细描述。评价的方式有图片、文字等形式。

　　对应商品评论的处理主要有以下几点。

　　(1)商品评论筛选。过滤恶意差评，对关键字筛选(脏话、广告等)，对出现敏感词汇的评论直接过滤或人工审核。

　　(2)分级显示商品评论(好评、中评、差评)，统计商品好评度，并提炼评论中的关键词(如手机评论中的“外观漂亮”、“系统流畅”、“屏幕大”，或者有图等)。

　　(3)根据商品评论和服务评论对商家店铺进行评级。需要制定严格的规则，避免商家刷信誉或者用户恶意差评影响店铺级别。

　　小编还需要提醒各位平台运营者，平时要做好用户行为分析记录分析用户对商品的潜在喜好及喜欢程度，建立用户偏好模型;商品分析模块主要对商品进行商品相似度、商品搭配度、目标用户标签进行分析;推荐算法根据一定的规则从备选商品集合中筛选出目标用户最可能感兴趣的商品进行推荐。