淘宝的“千人千面”是一种 个性化搜索推荐系统。它通过分析用户的浏览、收藏、购买等行为，以及用户的基本信息（如性别、购买力等），为每个用户提供一个定制化的商品展示页面。这意味着，即使不同用户搜索相同的关键词，他们所看到的商品列表也会根据各自的特点和偏好而有所不同。
具体来说，淘宝的千人千面系统会根据用户的兴趣模型偏好维度来进行推荐。这些维度包括用户的性别、年龄、价格区间、职业和偏好等。系统会依据这些信息，从细分类目中抓取与用户兴趣点匹配的商品，并在用户浏览的网页上进行展示，从而实现精准营销。
此外，千人千面系统还会考虑商品和店铺的标签。每个商品和店铺都会被赋予一系列结构化标签，这些标签在用户与商品发生关联时形成。当推荐系统需要给出推荐结果时，淘宝会将用户的标签集与商品和店铺的标签集进行比对，根据相似性给出推荐结果。
总的来说，淘宝的千人千面系统利用大数据和云计算能力，实现了对用户和商品的精准分类和推荐，从而提高了用户的购物体验和卖家的营销效果。
