[推薦系統]利用用戶行為數據
基於用戶行為分析的推薦算法是個性化推薦系統的重要算法，一般將這種類型的算法稱為協同過濾算法。協同過濾就是指用戶可以齊心協力，通過不斷地和網站互動，使自己的推薦列表能夠不斷過濾掉自己不感興趣的物品，從而越來越滿足自己的需求。 用戶行為數據簡介 用戶行為數據在網站上最簡單的存在形式就是日志。網站 ...
原文：基於用戶行為為用戶推薦商品
用戶行為數據 用戶行為數據在網站中最簡單的存在形式就是日志，用戶行為就是指用戶在系統中進行的各種操作，比如用戶在電商網站中進行的瀏覽 點擊 搜索 購買 收藏等行為。我們可以通過分析這些數據來推測用戶喜愛哪種商品，從而為用戶推薦他們更偏愛的商品。 用戶行為分類 根據反饋的明確性來說，用戶行為在個性化推薦系統中一般分兩種： 顯性反饋行為：明確表示用戶對商品喜惡的行為，比如評價 收藏等 隱性反饋行為： ...
2020-02-11 17:08 0 198 推薦指數：
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