服務于個性化營銷的推薦系統(tǒng)實現(xiàn)與應用(編輯修改稿)
2024-08-15 19:26 本頁面
【文章內容簡介】 法新。 原型算法相關文章最新發(fā)表在 2022年 PNAS（美國科學院院刊）上，在學術界是獨樹一幟，企業(yè)界還是首次應用； ? 精度高，解決了數(shù)據(jù)稀疏性問題。 標準數(shù)據(jù)集（ movielens, flix）上精度比一般協(xié)同過濾算法高 14%；在數(shù)據(jù)稀疏性高的數(shù)據(jù)集上（淘寶書類目下），精確度比協(xié)同過濾高 900%； ? 代碼易實現(xiàn)，占用資源少，執(zhí)行效率高。 拋棄了協(xié)同過濾計算關聯(lián)矩陣這一耗時和占用內存的步驟，易在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)。 ?多種的算法結合，針對不同特點的數(shù)據(jù)集，彌補算法間的不足。 成功案例一：在手機閱讀平臺的應用 個性化營銷體系的數(shù)據(jù)分析功能 手機閱讀時間的分析 手機平臺匹配性 分析 手機閱讀種類分析 手機行為量的統(tǒng)計分析 手機營銷參數(shù)分析 手機閱讀用戶年齡分析 數(shù)據(jù)分析舉例：閱讀時間的分析 分析結論： 周末效應明顯，星期日總是局部高峰； 營銷建議： 建議在周末進行短信推送等相關營銷。 數(shù)據(jù)分析舉例：平臺匹配性分析 分析結論： 對于部分低端手機，由于平臺不匹配，因此要成為活躍的閱讀用戶可能性非常??；過于高端可能會有更豐富的娛樂選擇而放棄手機閱讀；
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