1. 算法全周期过程分析：

安全性：屈臣氏自有电商平台推荐算法使用用户的历史购买和行为特征进行推荐。信息内容安全和信息源安全是核心，以确保只从可信赖的数据源获取数据，减少数据污染可能性。

设计：算法结合用户画像，包括年龄、性别、会员等级和所在城市等因素进行商品和内容推荐。该算法主要包含两个阶段：召回阶段和排序阶段，分别对应推荐系统的两个主要部分。

开发：在开发阶段，选择合适的工具和框架实现算法，如使用Python语言，应用Scikit-learn库进行机器学习建模和推荐。

测试：测试阶段对算法的准确性和效率进行全面评估，包括算法的预测能力、稳定性和响应速度。

上线和运行：上线后，需要进行实时监控，定期评估算法的性能，通过用户反馈进行持续优化。

2. 产品独特性与价值分析：

屈臣氏自有电商平台推荐算法的独特性在于它结合用户的历史购买、行为特征和个人画像生成推荐，实现了个性化推荐，提升了用户体验。在电商市场，个性化推荐已经成为一个关键的竞争要素。

此算法应用于电商平台，市场规模巨大。屈臣氏的定位为大型综合性零售商，提供各类商品，满足广大用户的需求。这款算法能够帮助用户快速找到最可能感兴趣的商品和内容，节省用户的时间，提升购物体验。

类似的产品有亚马逊、京东等电商平台的推荐算法。相比竞品，屈臣氏电商平台可能在用户画像的精细化、商品和内容的多样性等方面具有一定优势。

3. 重新开发需求分析与设计思路：

如果要重新开发这款算法产品，需求分析应主要聚焦于用户对个性化推荐的需求，包括用户对哪类商品、哪类内容感兴趣，用户的购买行为和浏览行为等。

设计思路上，应采取用户行为与用户画像相结合的方式，对用户进行精准的个性化推荐。推荐系统的基本结构可以保持召回和排序两个阶段的设定，针对新客和老客使用不同的模型。

产品定位为个性化推荐服务，服务对象为所有电商平台用户。宣传策略可以通过强调个性化推荐的优点，如节省时间、提升购物体验、发现新商品等，吸引用户使用。同时，对算法的数据处理和用户信息保护的安全性进行宣传，增加用户对产品的信任度。