Wish是一个全球性的电子商务平台，其商品推送和推荐算法的主要目的是为了提供个性化的购物体验，提高用户购买转化率。以下是Wish商品推送和推荐算法的一些基本原理：

1. **用户行为分析**：Wish会收集用户的搜索历史、浏览记录、购买行为、收藏夹信息等数据，以了解用户的兴趣和偏好。

2. **商品特征提取**：对每个商品进行特征分析，包括价格、类别、标签、评价、销量、图片等，以便于算法理解商品的属性。

3. **协同过滤**：基于用户的行为数据，使用协同过滤算法（如用户-用户协同过滤或物品-物品协同过滤）来找到与用户兴趣相似的其他用户或商品，然后推荐这些相似的商品给用户。

4. **内容推荐**：通过分析商品标题、描述、图片等文本和视觉信息，使用自然语言处理和计算机视觉技术来理解商品的内容，并根据用户的兴趣进行推荐。

5. **实时更新**：Wish的推荐系统是动态的，会根据用户的实时行为实时调整推荐结果，比如用户在某个时间段内频繁搜索某种类型的商品，系统会优先推荐这类商品。

6. **A/B测试**：平台会不断进行A/B测试，优化推荐算法的效果，比如尝试不同的排序方法、个性化程度等，以提高推荐的质量。

7. **地理位置和时区**：考虑到用户的地理位置和时区，推荐的商品可能会有所不同，例如本地化的产品或促销活动。

8. **广告策略**：Wish也会结合广告策略，将相关广告商品插入到用户的推荐列表中。

请注意，Wish的具体推荐算法细节是商业机密，上述内容是基于公开资料和一般电商平台推荐算法的普遍做法，实际操作中可能还会包含更多复杂的技术和策略。