瀏覽歷史：根據用戶在平臺上的瀏覽記錄，推薦他們可能感興趣的商品。

購買歷史：分析用戶的購買記錄，推薦相關或互補的商品。

搜索歷史：利用用戶的搜索關鍵詞，推薦含有這些關鍵詞的商品。

協同過濾：通過分析用戶之間的相似性，推薦其他具有相似喜好的用戶購買過的商品。

內容推薦：基于商品的屬性（如類別、品牌、價格等），推薦與用戶過去購買或瀏覽的商品相似的商品。

混合推薦：結合多種推薦算法，提高推薦的度和多樣性。

好友推薦：利用用戶的社交網絡，推薦他們的好友正在參與拼團的商品。

拼團動態：展示當前熱門的拼團活動，激發用戶的參與欲望。

實時監控：實時分析用戶的點擊、購買等行為，快速調整推薦策略。

A/B測試：通過對比測試不同的推薦算法或策略，找到有效的方法。

收集反饋：鼓勵用戶提供對推薦商品的反饋，無論是正面還是負面。

持續優化：根據用戶反饋不斷調整推薦算法，提高推薦的準確性和用戶滿意度。

數據收集與處理：構建高效的數據收集和處理系統，確保數據的質量和實時性。

機器學習模型：利用機器學習技術訓練推薦模型，不斷學習和適應用戶的變化。

API集成：將推薦系統作為服務通過API提供給前端應用，確保系統的靈活性和可擴展性。