數(shù)據(jù)挖掘之推薦算法入門阿里大數(shù)據(jù)競(jìng)賽參賽經(jīng)歷-展示頁
2025-07-28 17:51本頁面
【正文】 ? 基于協(xié)同過濾的推薦 找到不自己歷史興趣相同的用戶群，推薦該用戶群喜歡的電影。 什么是推薦系統(tǒng) ? 音樂應(yīng)用（蝦米音樂）： 推薦構(gòu)成：喜歡的歌曲所屬專輯的其他曲目；風(fēng)格類似的曲目。 《推薦系統(tǒng)實(shí)踐》的推薦 什么是推薦系統(tǒng) ? 推薦系統(tǒng)的本質(zhì) 通過一定的方式將用戶與物品聯(lián)系起來。本屆賽題的仸務(wù)就是根據(jù)用戶 4個(gè)月在天貓的行為日志，建立用戶的品牌偏好，并預(yù)測(cè)他們?cè)趯硪粋€(gè)月內(nèi)對(duì)品牌下商品的購(gòu)買行為。 用戶行為：點(diǎn)擊、購(gòu)買、加入購(gòu)物車、收藏。 ? 訓(xùn)練集：用于建立模型； ? 驗(yàn)證集：用于評(píng)估模型。然后再用 34月 的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，得出推薦結(jié)果。 ? 評(píng)估指標(biāo) 預(yù)測(cè)的品牌準(zhǔn)確率越高越好，也希望覆蓋的用戶和品牌越多越好。后勁丌足，沒有達(dá)到預(yù)期的成績(jī)。 阿里巴巴大數(shù)據(jù)競(jìng)賽 Part 3 推薦算法入門 ? 阿里大數(shù)據(jù)競(jìng)賽提供的數(shù)據(jù)： ? 行為日志：用戶 id、品牌 id、用戶對(duì)品牌的行為、行為時(shí)間。 ? 對(duì)數(shù)據(jù)的處理：提取特征 特征：推薦算法所考慮的因素，如 ? 用戶過去一個(gè)月對(duì)品牌的點(diǎn)擊次數(shù) ? 用戶過去一個(gè)月對(duì)品牌的購(gòu)買次數(shù) ? 品牌過去一個(gè)月的總銷量 ...... 推薦算法 原始數(shù)據(jù) 處理后的特征數(shù)據(jù) ? 算法 1：簡(jiǎn)單的推測(cè) 規(guī)律 ? 點(diǎn)擊次數(shù)多，購(gòu)買可能性較大； ? 加入購(gòu)物車、收藏，購(gòu)買可能性較大； ? 最近有瀏覽過的品牌，購(gòu)買可能性較大； ...... 推薦算法 點(diǎn)擊次數(shù)與是否購(gòu)買的關(guān)系 ? 算法 1：簡(jiǎn)單的推測(cè) 規(guī)律 首先將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為特征值： ? 點(diǎn)擊次數(shù) click ? 加入購(gòu)物車 is_cart ? 收藏 is_fav ? 幾天前有瀏覽過 days ? 實(shí)現(xiàn) 1：直接利用規(guī)律 if ( =2 amp。 = 10) then remend(this)。amp。 .... 推薦算法 簡(jiǎn)單粗暴且有效，只要規(guī)律找的好，效果還是可以的 ? 算法 1：簡(jiǎn)單的推測(cè) 規(guī)律 ? 點(diǎn)擊次數(shù) click ?
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