淘宝千人千面依据哪三类标签

淘宝千人千面主要依据用户行为标签、商品属性标签和情境标签三类。用户行为标签记录浏览、收藏、加购、购买等操作，系统根据这些数据判断用户偏好。商品属性标签包括价格区间、品牌、材质、功能等特征，帮助平台匹配适合商品。情境标签则考虑时间、地点、设备等环境因素，如周末购物倾向与工作日不同，移动端与PC端浏览习惯也有差异。

淘宝还利用人口统计学标签和关系网络标签优化推荐。人口统计学标签涵盖年龄、性别、职业、地域等基础信息，这些数据帮助平台构建用户画像。关系网络标签则关注社交关系，如好友购买记录、粉丝互动等，通过社交链发现潜在需求。这三类标签相互结合，形成精准的个性化推荐系统，让每位用户看到不同的商品排序。