雅虎奇摩商品推薦系統 -- 彈珠檯系統 (Pinball System)

戴廷芳報導 (準確推薦吸引百萬顧客下單 雅虎奇摩 EC 關鍵系統首度揭露，iThome，2014-08-24)

原本，Yahoo 電子商務商品推薦系統採用了批次推薦 (Batch-trained Recommender) 的作法，推薦系統平時會持續蒐集使用者在網站上的瀏覽行為等 Log 記錄，每隔 2～4 周就會啟動批次作業來分析使用者的喜好，當使用者下一次上線瀏覽商品時，推薦機制可以提供使用者可能有興趣的類似產品來促進使用者產生消費意願。批次推薦機制已是許多電子商務業者常見的作法。 

不過，黃孝文表示，根據 Yahoo 內部調查資料顯示，將近 72% 瀏覽 Yahoo 網站的造訪者，在造訪的同一天就會做出購買決定。若推薦系統可以越快找出潛在買家(Potential Buyers)，並且推薦合適的商品給他們，或許可以誘發潛在買家購物的行為。因此，Yahoo 著手開發了這套系統 Pinball。 

以創市際 ARO 今年 4 月揭露的網站瀏覽人數來看，Yahoo 奇摩旗下超級商城和購物網站的單月不重複瀏覽人數將近 500 萬人次，也就是說其中有 7 成約 350 萬人在上網當天會決定要不要購買。推薦商品的準確度就是吸引這群人按下結帳按鈕的關鍵。

這個彈珠檯系統採用了開源的即時事件處理平臺Storm，搭配分類模型 (Pre-Trained Classification Models)，來預測使用者的偏好和購買意願，再結合資料探勘和串流技術產出推薦商品預測結果來投放廣告。 

之所以稱為 Pinball 系統，是因為 Yahoo 將使用者比喻為彈珠，分類器 (Classifier) 則像是彈珠檯上的鋼針，而使用者行為類型則是不同的得分洞。在玩彈珠檯的時候，過程中彈珠碰撞不同的鋼針，最後會掉進不同的得分洞裡，每個洞最後會累積數量不一的彈珠。使用者的每一個瀏覽行為都會經過分類器處理，最後來判斷這個使用者行為所反映出來的消費意願或喜好傾向。 

Pinball 會根據使用者瀏覽事件的記錄來分類其行為，也就是使用者在網站上瀏覽的事件記錄在經過各個分類器後，可以判斷使用者的行為，所以如果有很多使用者出現同一行為時，這表示這些使用者有相似的購買偏好。Pinball 會利用串流資料處理來分析使用者的購買偏好，另外，也可以用來找出潛在買家，並依據使用者的行為來傳送合適的廣告和商品推薦。