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服務(wù)于個性化營銷的推薦系統(tǒng)實現(xiàn)與應(yīng)用-資料下載頁

2025-07-19 19:26本頁面
  

【正文】 ? 個性化推薦比移動公司推薦 11天激發(fā)的 pv總量提高了 35倍; ? pv次日保持率比企業(yè)方推薦提高了 8倍; ? 當(dāng)日激發(fā)用戶數(shù)比企業(yè)方推薦提高了 9倍。 說明:以上效果對比是抵消了通過數(shù)據(jù)分析在時間,用戶選擇方面優(yōu)化后的提升,因此實際提升應(yīng)該是更大。 成功案例二:基于淘寶的個性化推薦系統(tǒng)實踐 淘寶數(shù)據(jù)具有高度稀疏性 ? 女裝包括的用戶: 2863380,商品: 305003;平均每個用戶購買: ;平均每個商品被購買: ;數(shù)據(jù)稀疏性達(dá)百萬分之六; ? 書包括的用戶: 1046493,商品: 77967;平均每個用戶購買: ;平均每個商品被購買:;數(shù)據(jù)稀疏性達(dá)百萬分之二點(diǎn)六。 全局排序(藍(lán)色)、協(xié)同過濾(黃色)、熱傳導(dǎo)(紫色)與物質(zhì)擴(kuò)散(紅色)等四種算法的比較結(jié)果圖示。 淘寶推薦實驗的理論效果 ?對于書的推薦算法的精度與協(xié)同過濾相比提高了 9倍; ?而對于女裝的推薦算法的精度提高了 6倍 。 說明:我們的核心算法不僅解決了淘寶數(shù)據(jù)的稀疏性難題,而且其精確度遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于淘寶現(xiàn)有算法。 感謝各位的傾聽 !
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