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回答
推荐
产品
的
算法
、
有什么好的
算法
可以根据人们之前的选择来
推荐
他们可能喜欢的东西?(例如,亚马逊推广
推荐
书籍,并用于iRate电台或YAPE等服务中,您可以通过对项目进行评级来获得建议)
浏览 2
提问于2009-04-27
得票数 19
1
回答
推荐
/个性化
算法
冲突
、
我正试图为一个电子商务网站建立一个
推荐
引擎。通过使用公共
推荐
方法,我假设我
推荐
的每种
产品
都具有相同的价值,所以我所需要做的就是优化转换率--可能使用公共
推荐
算法
,但是当
产品
的价格变化很大时,我真正需要优化的是针对每个用户的以下公式:比选择正确的
算法
和方法更大的问题是选择正确的度量,所以我可以比较不同的
算法
。在这种情况下,
推荐
了哪些度量和方法
浏览 0
提问于2016-11-17
得票数 4
回答已采纳
1
回答
关联规则挖掘中的Apriori和fpgrowth
算法
、
、
向现有客户销售额外
产品
或服务的行为或做法称为交叉销售。提供
产品
推荐
是网上零售商经常使用的交叉销售的例子之一。给出
产品
推荐
的一个简单方法是
推荐
客户经常一起浏览的
产品
。假设我们想根据客户已经浏览过的在线网站上的
产品
向客户
推荐
新
产品
。使用一个使用Apriori
算法
& FP-Growth来查找经常浏览together.llo的
产品
的工具,我看到隐藏复制代码Apriori和Fpgro
浏览 1
提问于2016-12-08
得票数 1
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1
回答
如何在微服务体系结构中访问大量用于机器学习的数据
、
假设您正在为电子商务应用程序构建一个
产品
推荐
算法
,它是作为一个微服务体系结构构建的,该体系结构为用户和
产品
提供了独立的服务。该
算法
应该公开为
推荐
服务,该服务给定用户id,根据
推荐
产品
的购买历史返回
推荐
产品
的列表。问题是,假设
推荐
算法
是脱机的,因此分批运行,并要求每个用户为每次运行购买历史记录,您如何从用户服务中获取这些数据?
浏览 0
提问于2015-01-15
得票数 6
回答已采纳
2
回答
可以
推荐
已购买物品的
推荐
模型
大多数
推荐
算法
向用户
推荐
新
产品
。但有时,用户最有可能购买的是他之前购买的物品。 是否有适合这种使用的
算法
?
浏览 0
提问于2016-05-16
得票数 2
回答已采纳
2
回答
Amazon.com的相关项
算法
、
所以,我正在集思广益地想出一个
推荐
项目的
算法
,我喜欢亚马逊的
算法
,它有“购买此
产品
的客户也购买了”和“相关的”
推荐
部分。我猜前者是基于销售数据,而另一个是基于目录数据,如类别、属性等。有人知道亚马逊或其他类似的大型零售公司是如何将这些
推荐
产品
放到他们的
产品
页面上的吗?它是动态完成的,还是按一定的时间间隔完成的?我不能决定现在应该用哪种方式。我倾向于后者,因为
算法
可能更复杂,但我猜这将需要以一定的间隔处理和更新,以最大限度地减少页面加载
浏览 0
提问于2012-06-13
得票数 3
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3
回答
在执行协作筛选之前,您应该集群吗?
、
因此,我正在建立一个使用客户和
产品
信息的
推荐
模型。这将通过隐式完成,也就是说,客户有或没有
产品
,因为我们没有关于
产品
的评级信息。我希望模型
推荐
一个使用协同过滤的
产品
,所以我正在考虑使用一个
推荐
模型,比如矩阵分解/ SVD等。我将执行多个测试/实验来确定最佳的
算法
。在
推荐
人之前,我应该先进行聚类,根据他们的人口和地理信息来确定相似的客户吗?然后,我是否应该为每个集群训练一个
推荐
模型? 这种方法是否有
浏览 0
提问于2020-06-18
得票数 3
4
回答
目前有哪些常见的
推荐
算法
?都有哪些应用场景?
、
、
、
最近对
推荐
系统很感兴趣,但现在缺少一些很好的学习资料,有谁能简单介绍一些目前都有哪些
推荐
算法
呢,又有哪些应用场景呢?目前手机资讯app
推荐
的是挺精准的,但是总感觉
推荐
的有些过于单调了,我每天都只能看到同样的
推荐
内容,又该如何改进呢?
浏览 4346
提问于2018-03-22
1
回答
如何预测基于内容的需求
、
、
、
、
这是我在ds StackExchange上的第一篇文章,所以请温和一点,如果有什么不清楚的地方请告诉我:)在这些设置中,我遇到了两个主要问题: 生成需求数据:我希望将“购买数据”转换为一天的需求(
浏览 0
提问于2019-02-19
得票数 2
1
回答
基于PHP和回归的
推荐
引擎
、
、
、
当我想向当前的客户
推荐
一些商品时,我试着找出如何使用。我的数据集(数字只是行号): 作为一个客户,我以前买过
产品
1,所以通常我会在我的
推荐
信中期
浏览 1
提问于2018-05-28
得票数 2
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1
回答
客户-
产品
分析
、
、
、
我是数据科学的新手,我想为我的公司(银行)做客户
产品
分析。我可以有客户的数据,他们的收入,日常交易,平均余额等,以及他们采取了什么
产品
(储蓄证书等)根据他们的帐户余额。我是否可以预测新客户或现有客户,根据他们的平均余额、收入等,哪些
产品
适合他们?机器学习
算法
能预测特定客户的每种
产品
吗?我认识到聚类分析和预测分析对这类任务是有用的。但是我想向特定的客户
推荐
一种特定的
产品
。哪种
算法
是有用的?我要从哪里开始?
浏览 0
提问于2018-06-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用评级和分级计数对
产品
进行排序的
算法
、
、
为
推荐
目的对这些
产品
进行排序的适当
算法
/方法是什么: 等。直觉上,我会给
产品
排名--比
产品
1好2,因为30个评分比1个评分要“可靠”得多,尽管平均分数略低一些。我能想出的最好办法是使这两个数字正常化:评级和评级计数,并给每个人分配(任意的,真正的)权重,并将他们平均起来,以获得一个粗略的“排名”或一个
推
浏览 2
提问于2020-09-30
得票数 0
1
回答
一种个性化电子邮件
算法
、
、
我最近研究了很多
推荐
算法
(主要是协同过滤),我发现了很多基于特定用户或项目
推荐
项目的答案(这是我想做的一部分,所以这是可行的)。我还想发送一些个性化的电子邮件,这意味着给定一封包含特定
产品
的电子邮件,选择一组用户来发送该电子邮件。 做这件事最好的方法/
算法
是什么?
浏览 0
提问于2011-05-24
得票数 2
2
回答
基于人口统计信息的Mahout
推荐
对于电子商务应用程序,只要用户登录到app,我就需要根据用户的人口统计信息
推荐
产品
,比如年龄,位置,性别。 我熟悉mahout基于用户和基于项目的
推荐
。但是对于给定的需求,这些并不合适。哪种mahout
算法
可用于此场景?
浏览 3
提问于2013-07-17
得票数 0
2
回答
协作过滤:为每个用户确定
产品
内隐分数的方法?
、
在成功地实现了
推荐
产品
的
算法
之后,我现在正在研究如何计算该
算法
的初始输入数据。 为了避免这个问题被错误的答案所破坏,下面是我
浏览 4
提问于2009-08-07
得票数 6
回答已采纳
1
回答
如何使用Hbase进行用户分析和行为目标定位?
、
、
我有一个庞大的
产品
数据库(大约3亿个
产品
)和大约100万用户。我想根据一些标准(性别、国家、年龄、兴趣……)向这个用户
推荐
产品
。我写了一个
算法
,建议这个
产品
,我可以为每个用户建议多达100000个
产品
。我的问题是,在我的网站上显示这些数据之前,如何在Hbase中存储所有这些数据?
浏览 1
提问于2014-05-07
得票数 0
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1
回答
基于关键字的
推荐
、
、
、
我必须为一个具有以下参数的项目设计一种
推荐
算法
: 从review.com中提取的
产品
的描述,其中包含
产品
的特定性。没有任何用户的评级或愿望列表,我只是有这些数据,并必须找到适合用户的
产品
。
浏览 4
提问于2013-05-08
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何在PHP数组中搜索子字符串?
、
、
我想使用任何关键字搜索
产品
。 我有一个包含大量数据的JSON文件,我已经使用json_decode()将其转换为数组。我能够显示所有数据,但我想在其中搜索特定的
产品
。不管有没有正则表达式,你能给我
推荐
一个
算法
吗?
浏览 0
提问于2016-10-04
得票数 0
1
回答
Spark mllib: implicitTrain和explicitTrain之间的区别
、
、
、
、
我尝试使用显式训练函数来根据用户偏好(派生偏好)
推荐
产品
,MSE对于训练和测试数据集都足够好。(lambda=0.01,alpha=1.0) 现在我知道这些是不同的
算法
,但是我如何判断隐式
算法
是否比显式
算法
更有效呢?
浏览 11
提问于2017-01-16
得票数 2
1
回答
推送信息推送
推荐
引擎
、
、
、
我想开发一个系统,涉及一个推送信息交付的
推荐
引擎。我已经看到了很多关于使用一些引擎的解释,比如Mahout Taste和Duine。然而,通过使用它们,在包含用户Id的输入发生后,将获得
推荐
的项目。但是通过使用推送消息,我希望我的服务器主动地将
推荐
消息直接发送给一些基于
推荐
算法
的特定用户/客户。一旦数据库中有新项目(
产品
/内容)可用,就会执行交付过程。我的问题是,是否可以/
推荐
使用现有的引擎,如Mahout或Duine?为了做到这一点,哪些
浏览 2
提问于2011-10-23
得票数 2
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