淘宝看了又看是淘宝平台为消费者提供的一种个性化推荐服务，可以根据用户的历史浏览记录、搜索记录、购买记录等多方面数据，为用户推荐适合其兴趣和需求的商品。那么，淘宝看了又看的推荐机制是怎样的呢？本文将从以下几个方面进行详细阐述。

1. 数据收集和分析

淘宝看了又看的推荐机制是基于用户的历史行为数据进行分析和推荐的。当用户在淘宝上浏览、搜索或购买商品时，淘宝平台会收集并记录用户的行为数据，包括浏览记录、搜索关键词、商品信息、购买记录等。这些数据会被上传到淘宝的数据中心，并通过数据挖掘和机器学习算法进行分析和处理，以获取用户的兴趣和需求信息。

2. 用户画像

在收集和分析用户数据的基础上，淘宝平台会根据用户的行为特征和偏好，为用户生成一个用户画像。用户画像包括用户的性别、年龄、地域、兴趣爱好、购买能力等多方面的信息，这些信息可以帮助淘宝平台更准确地推荐商品。

3. 商品推荐算法

淘宝看了又看的推荐算法是基于用户画像和商品属性的匹配度进行推荐的。当用户在淘宝上浏览商品时，淘宝平台会根据用户的兴趣和需求，推荐与用户画像匹配度高的商品。这些商品的属性包括品牌、价格、风格、材质等，淘宝平台会根据用户的画像和历史行为数据，推荐最适合用户的商品。

4. 实时推荐

淘宝看了又看的推荐机制是实时的，当用户浏览商品时，淘宝平台会实时地根据用户的行为数据和画像信息，为用户推荐最适合的商品。此外，淘宝平台还会根据用户的购买记录和行为数据，推荐相似或相关的商品，帮助用户发现更多的商品选择。