瀏覽記錄：記錄用戶在小程序中查看的商品或服務。

購買記錄：記錄用戶的消費歷史，包括購買的商品和服務。

搜索記錄：記錄用戶在小程序中的搜索關鍵詞。

評價反饋：收集用戶對商品或服務的評價和反饋。

年齡、性別、地理位置：這些基本信息有助于初步劃分用戶群體。

興趣愛好：通過問卷調查或用戶填寫的興趣愛好信息。

基本屬性：如年齡、性別、職業等。

消費能力：根據用戶的消費記錄評估其消費水平。

行為特征：如近瀏覽的商品類別、頻繁購買的服務類型等。

偏好特征：基于用戶的歷史行為數據推斷出的興趣偏好。

基于用戶的協同過濾：找到與目標用戶興趣相似的其他用戶，推薦這些用戶喜歡的商品或服務。

基于物品的協同過濾：找到與目標用戶之前喜歡的商品或服務相似的其他商品或服務。

根據商品或服務的屬性（如類別、品牌、價格等）進行推薦，適用于新用戶或冷啟動場景。

利用神經網絡模型（如RNN、CNN）處理復雜的用戶行為數據，提高推薦的精度和個性化程度。

當用戶打開小程序時，根據其新的行為數據實時生成推薦列表。

定期運行批處理任務，更新用戶畫像和推薦模型，確保推薦結果的準確性和時效性。

點擊率：推薦商品的點擊次數與展示次數的比例。

轉化率：推薦商品的實際購買次數與點擊次數的比例。

滿意度：用戶對推薦結果的滿意度調查。

對比不同推薦策略的效果，持續優化推薦算法。

提供多種類型的推薦，如熱門推薦、、個性化推薦等，滿足不同用戶的需求。

設計簡潔直觀的界面，讓用戶輕松找到感興趣的推薦內容。

提供反饋機制，允許用戶對推薦結果進行評價，進一步優化推薦系統。