推荐关联项的推荐算法
推荐关联项的推荐算法
提问于 2017-03-26 21:52:14
我是机器学习的新手，但我发现它非常有趣，我可以在我们目前的产品中看到很多应用程序。请原谅任何看似显而易见的问题。
我有一个方案，我想提供建议。为了简单起见，假设我有保存购买和购买商品记录的数据库表。每个购买项目描述了数量，描述(鞋子，裤子，衬衫)，然后是应用程序呈现给用户购买的每个项目的总价。通常情况下，与特定采购相关的一项或一系列采购项目会自动触发添加类似类型采购的其他关联采购项目(可能他们想要添加帽子或手套)。
需要注意的是，没有为这些类型的项目分配类别。它们可能是完全无关的，除非它们在定期购买时一起使用(衬衫、食物和相机是无关的，但可能经常一起购买)。也就是说，这是用户的购买习惯，而不是(推荐帽子，因为它们是像衬衫一样的一种服装)。
我尝试过推荐算法，但不完全理解如何在这种情况下应用它。这是我应该查看的正确算法吗？
提前感谢您的帮助。
哑光
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2017-03-27 14:27:48
对于推荐引擎来说，有很多替代方案。大多数在网上商店工作的人都使用混合过滤，它结合了协作过滤模型(跟踪用户对产品的偏好并从这些偏好中学习的系统)，以及基于内容的算法，基本上根据他们的规格推荐产品。Here is a nice article关于理论和一些开始的代码。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/43029589
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
