服務(wù)于個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)的推薦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用(編輯修改稿)
2024-08-15 19:26 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 法新。 原型算法相關(guān)文章最新發(fā)表在 2022年 PNAS（美國(guó)科學(xué)院院刊）上，在學(xué)術(shù)界是獨(dú)樹(shù)一幟，企業(yè)界還是首次應(yīng)用； ? 精度高，解決了數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題。 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集（ movielens, flix）上精度比一般協(xié)同過(guò)濾算法高 14%；在數(shù)據(jù)稀疏性高的數(shù)據(jù)集上（淘寶書(shū)類(lèi)目下），精確度比協(xié)同過(guò)濾高 900%； ? 代碼易實(shí)現(xiàn)，占用資源少，執(zhí)行效率高。 拋棄了協(xié)同過(guò)濾計(jì)算關(guān)聯(lián)矩陣這一耗時(shí)和占用內(nèi)存的步驟，易在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)。 ?多種的算法結(jié)合，針對(duì)不同特點(diǎn)的數(shù)據(jù)集，彌補(bǔ)算法間的不足。 成功案例一：在手機(jī)閱讀平臺(tái)的應(yīng)用 個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)體系的數(shù)據(jù)分析功能 手機(jī)閱讀時(shí)間的分析 手機(jī)平臺(tái)匹配性 分析 手機(jī)閱讀種類(lèi)分析 手機(jī)行為量的統(tǒng)計(jì)分析 手機(jī)營(yíng)銷(xiāo)參數(shù)分析 手機(jī)閱讀用戶(hù)年齡分析 數(shù)據(jù)分析舉例：閱讀時(shí)間的分析 分析結(jié)論： 周末效應(yīng)明顯，星期日總是局部高峰； 營(yíng)銷(xiāo)建議： 建議在周末進(jìn)行短信推送等相關(guān)營(yíng)銷(xiāo)。 數(shù)據(jù)分析舉例：平臺(tái)匹配性分析 分析結(jié)論： 對(duì)于部分低端手機(jī)，由于平臺(tái)不匹配，因此要成為活躍的閱讀用戶(hù)可能性非常小；過(guò)于高端可能會(huì)有更豐富的娛樂(lè)選擇而放棄手機(jī)閱讀；
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