问对三组实体推荐系统算法的建议
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Data Science用户

提问于 2022-05-02 06:08:20

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我正在建立一个模型，在电子商务平台上向商家推荐物流供应商。大约有几分。100家商户和20家物流供应商，因此规模在这里并不是很重要。

目前，客户每次向商家购买商品时，商家都需要从20人名单中选择一位商人，才能将货物运送给用户。一些商人总是选择最便宜的航运选择，而有些则有自己的个人喜好。客户的位置也可能在决定使用哪一家物流供应商方面发挥作用。

我所知道的大多数推荐系统都是用户项对。我的问题涉及三个方面:商人，用户(或用户位置)，物流供应商。有人能推荐任何高层结构或框架来解决这个问题吗？提前谢谢。

发布于 2022-05-02 07:31:33

正如您已经注意到的，通常的推荐系统理论涉及两种类型的实体，用户和项目。交互作用通常用矩阵(等价地，加权二分图)来描述。

矩阵的数学推广是一个张量 (图的推广是一个超图，尽管到目前为止我还没有看到它有多大用处)。关于张量推荐系统有一些理论，例如本论文。

如果您希望应用“协作过滤”，在您的情况下，一个简单的解决方案是将张量压平成一个矩阵，正如这个类似的问题的答案所描述的那样。

或者，您可以考虑一些更简单的标准ML技术，例如分类，而不是推荐系统，例如，简单地尝试预测提供者(或哪一个)将根据您构建的特性来选择。

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页面原文内容由Data Science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://datascience.stackexchange.com/questions/110549

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