電子商務(wù)推薦系統(tǒng)介紹(編輯修改稿)
2025-01-31 00:07 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 b挖掘技術(shù)應(yīng)用到電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中，產(chǎn)生完全自動化的推薦，使用戶感受到完全個性化的購物體驗(yàn) 167。 將電子商務(wù)推薦系統(tǒng)由虛擬的銷售人員轉(zhuǎn)變?yōu)槭袌龇治龉ぞ? 167。 開發(fā)銷售方的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)，為商家的產(chǎn)品定價、促銷活動及交叉銷售等提供推薦 2023/2/28 星期日電子商務(wù)推薦系統(tǒng)技術(shù)介紹? 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)使用的技術(shù)主要有：167。 二部圖167。 關(guān)聯(lián)規(guī)則167。 聚類167。 協(xié)同過濾技術(shù)2023/2/28 星期日電子商務(wù)推薦系統(tǒng)技術(shù)介紹? 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法和客戶當(dāng)前的購買行為向用戶產(chǎn)生推薦? 關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)也可以離線進(jìn)行? 推薦精度比最近鄰技術(shù)略差? 具體介紹見第三節(jié)2023/2/28 星期日電子商務(wù)推薦系統(tǒng)技術(shù)介紹? 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中的聚類技術(shù)將具有相似愛好的客戶分配到相同的族中，聚類產(chǎn)生之后，根據(jù)族中其他客戶對某商品的評價就可以得到系統(tǒng)對該商品的評價? 聚類過程可以離線進(jìn)行? 聚類產(chǎn)生之后，性能比較好? 如果某客戶處于一個聚類的邊緣，則對該客戶的推薦精度比較低? 推薦精度比最近鄰技術(shù)略差2023/2/28 星期日電子商務(wù)推薦系統(tǒng)技術(shù)介紹? 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中的協(xié)同過濾技術(shù)一般采用最近鄰技術(shù)，利用客戶的歷史喜好信息計算客戶之間的距離，目標(biāo)客戶對特定商品的喜好程度由其最近鄰居對商品評價的加權(quán)平均值來計算? 可以處理客戶數(shù)據(jù)變化比較快的情況? 在大型數(shù)據(jù)庫中搜索最近鄰居非常耗時，實(shí)時性不好2023/2/28 星期日電子商務(wù)推薦系統(tǒng)技術(shù)介紹? 協(xié)同過濾算法的主要挑戰(zhàn)：167。 算法的適應(yīng)能力：處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)167。 推薦精度，使用如下兩個指標(biāo)來度量：252。False negatives：客戶喜歡但推薦系統(tǒng)并沒有推薦的商品252。False positive：推薦系統(tǒng)推薦但客戶并不喜歡的商品2023/2/28 星期日 基于聚類的推薦算法? 用戶聚類和項目聚類2023/2/28 星期日協(xié)同過濾算法? 任務(wù)：預(yù)測下表中問號所對應(yīng)的得分2023/2/28 星期日基于最近鄰居的協(xié)同過濾算法? 算法分為三個主要的階段：167。 表示 (Representation)：對客戶已經(jīng)購買的商品進(jìn)行建模167。 鄰居形成 (Neighborhood Formation)：尋找目標(biāo)客戶所對應(yīng)的鄰居167。 推薦產(chǎn)生 (Remendation Generation)：從目標(biāo)客戶的鄰居中產(chǎn)生 N項產(chǎn)品推薦2023/2/28 星期日基于最近鄰居的協(xié)同過濾算法? 表示階段：用 m*n階客戶 商品矩陣表示? Ri, j = 1，如果第 i個客戶購買了第 j件商品? Ri, j = 0，如果第 i個客戶沒有購買第 j件商品2023
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