基于标签的推荐算法，需要根据标签、用户偏好、商品信息建立混淆矩阵，召回商品集合，生成差异化的规则和策略；
基于商品的类目预测，需要从商品的类目、品牌、型号、规格、属性等信息，建立分类模型；
基于交易的趋势预测，需要从市场大盘、行业趋势、单品交易等维度，建立预测模型；
基于市场的供需模型，需要从供需双方的频次、需求量、供给量等层面，建立供需模型；
基于用户的漏斗分析，需要从渠道来源、访问、页面浏览、模块点击、加购收藏、点击支付等链路，建立漏斗模型；
基于运营的画像分类，需要从用户、商品、交易、行为、风控、市场等粒度下，对用户建立标签；基于路径的最优模型，需要对地理位置、行车路线、配送路线、仓库建设等场景，建立基于时间、空间的最优模型；
基于风险的风控模型，需要从履约、违约、诉讼、行政处罚、刑事处罚等风险场景，建立风控模型；
基于客服的语义模型，需要对用户诉求、电话咨询、机器人问答、人工客服等场景，建立NLP模型；
