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个性化推荐无限滚动
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根据我的理解，它可以通过两个服务调用来实现：
或者，按平台选择前500名产品，并根据用户的要求重新排序。对于其余的结果，即第11页到第N页，将执行数
浏览 6提问于2021-04-06得票数 1
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这是计算相似度的正确算法吗？
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我正在编写一个基于客户给出的产品评级的程序，它将推荐给他们其他客户。值从1到5不等。现在我正在寻找一个算法来检查每个产品的收视率有多接近。如产品a比较3至5，产品b 4至4等。我偶然发现了Pearson的相关性，它在java中有一个库，它看起来很合适，但我担心这就像以某种方式取每个数组的平均值，并将它
浏览 4提问于2022-07-26得票数 -2
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假设我观察了70万个具有某些属性的产品，让我们称之为标签。要获得推荐，需要查看所有700.000条观察(可以通过标记在noSQL数据库规范化设置中完成，但在涉及多个标记时仍然可以进行大量观察)，并计算某个产品中存在的标记数量。
浏览 4提问于2016-02-07得票数 0
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我正在从零开始构建一个高度个性化的推荐系统，在这个系统中，我没有用户和项目之间交互的历史数据。在训练步骤之后，我会得到一个对每个用户高度个性化的神经网络，这将允许我开始推荐一些与每个用户的喜好相匹配的项目，尽管没有历史数据。当然，当用户开始为推荐的项目提供反馈时，我会更新网络以匹配他的新首选项。
尽管如此，这种方法是否有意义，或者神经网络并不是最适合这种特殊情况的方法？
浏览 2提问于2018-11-07得票数 0
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查询是唯一会影响文档得分/相关性的查询。这是我的情况。我有很多产品，网站经常会按类别或制造商搜索产品。我正在考虑使用查询，因为这将把产品减少到一个可以缓存的更小的子集。然后，我可以根据产品规格过滤我的结果。我应该在规范中使用过滤器吗？这样，我们就可以根据已经缓存(由lucene)的产品子集(类别或制造商)进行过滤。
浏览 5提问于2010-10-29得票数 1
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数据帧行值相关性
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如何根据以下df找到Product_Code列中每个行值的以下字段之间的相关性？实际的数据帧是2mm+行。Peer_Group_Rank’ : [65.65, 41.24, 16.12],‘Store_Count’ : [5, 14, 2],‘Employee_Count’ : [74, 19, 10]}·每个产品代码的Sales_Success_Code和Store_C
浏览 21提问于2019-03-27得票数 0
我目前正在使用Solr4.2来索引地理空间数据(纬度和经度数据)。我已经按如下方式配置了我的地理空间字段。
<field name="latlong" type="location" indexed="true" stored="false" multiValued="t
浏览 0提问于2013-05-07得票数 5
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我在一个电子商务网站上添加了一个带有Amazon个性化的产品推荐功能。我们目前有一个庞大的产品目录，数百万件。我们希望能够在我们的项目详细信息页面上使用Amazon个性化推荐当前项目的其他相关项目。尽管有几个项目(千)得到了大量的交互，这对推荐结果产生了巨大的影响。因此，您将看到，这几个项目总是被推荐，即使它们与当前项目完全无关，创建了一个非常奇怪的建议。因此，理想情况下，我们希望基于项元数据推荐服务，一旦得到更多的交互，建议基于项元数据+交互。正如所指出的，较高的ex
浏览 4提问于2021-07-15得票数 1
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我正在测试植物中两个生理参数之间的相关性。我有点拘泥于系统发育独立对比(PIC)的解释。没有考虑到事先知情同意，我得到了一个显著的相关性，但没有关联的事先知情同意。“事先知情同意”之间缺乏相关性意味着：或,
无系统发育效应。
浏览 5提问于2020-01-21得票数 0
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我有一个非常简单的数据集红蓝色现代旧式时装(50+ )牛仔裤0% 100% 30% 30% Polo衬衫100% 0% 10% 40%(500+条目)
在应用程序中，您选择属性如红色、蓝色、..把产品按相关性排序。编辑更好的解决方案:如果采用关系数据库，我必须将矩阵分解为3个表--产品、属性、attributes_products。我想把它存储在一个表/矩阵中，并像矩阵一样搜索/使用它。例如，我想选择的产品<
浏览 1提问于2011-03-29得票数 1
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我有两个数据库与产品数据。我需要从第一个DB中为来自第二个DB的每个产品找到相关的产品(具有相关性的值)。比较应该是结构化的(我需要比较名称和属性)。我的第一个数据库里有数千万种产品，第二种是数百万种产品。可以从两个数据库中添加或删除产品。如果我们在第一个数据库中有了新产品，我们需要用它计算第二个数据库中每一个产品的相关性，如果在第二个数据库中有了新产品，我们就可以对第一个数据库中的所有记录执行搜索
浏览 4提问于2021-08-08得票数 0
有没有一种方法可以根据相关性来分类阿尔戈利亚的结果，而不是过滤它们呢？在我们的例子中，我们有相当多的重要属性，但是我们只有大约700个产品，所以很多次使用方面的搜索结果很少或没有结果。为了避免这种情况，我们正在寻找一种解决方案，根据相关性重新排序列表，以显示在顶部的最佳结果，同时允许用户仍然看到其他不太相关的结果。基本上不是过滤产品，而是根据我们设置的属性组合根据相关性重新排序。
浏览 2提问于2020-11-22得票数 0
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我有一套数字功能，我想用它来预测产品的价格。我没有得到任何有意义的相关性之间的特点和价格。我可以通过规范这些特性来提高相关性吗？
浏览 1提问于2016-05-08得票数 0
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product_id是唯一的，而产品可以属于product_type提供信息的100个类。当产品价格下降时，price_drop列值为1，否则为0。使用每个虚拟变量，我计算了它们与price_drop列的相关性。我希望看到每一种产品类型与价格下跌之间的相关性。这种做法是否正确？
浏览 0提问于2020-08-28得票数 2
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我需要计算5000种产品的销售相关性，这将导致5000乘以5000的相关性矩阵。我试图在pandas中使用df.corr()来实现这一点，但它导致了内存问题。有没有更有效的方法来实现这一点？
浏览 12提问于2021-03-27得票数 0
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假设我正在搜索一种价格为500美元的产品。我不一定介意它的价格稍微高一点，还是稍微低一点，但我希望这个价格范围内的产品获得更高的总体相关性分数。相关问题。我希望能够修改我的solr搜索权重来实现这两个查询：看起来更像这个处理程序，用于计算相关性的算法看起来不像是向程序员公开了任何控制旋钮。例如，对于类似价格的相机，我想修改<e
浏览 1提问于2010-01-20得票数 1
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我正在构建一个使用协作过滤的推荐引擎。对于相似性得分，我使用皮尔逊相关性。大多数情况下，这很棒，但有时我的用户只共享1到2个字段。例如：a: 4}
a: 4}
由于这只是2个数据点，因此Pearson相关性始终为1(直线或完美相关性)。我可以丢弃所有像这样的实例(给出0的相关性)，但我的数据现在真的很稀疏，我不想丢失任何东西。有没有我可以使用的相似度分数，可以与我的其他相似度分数(全部是Pearson)相匹配？
浏览 2提问于2009-12-18得票数 6
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我正在尝试编写一个小型信息检索系统，用于根据我在数据语料库上所做的索引向用户建议旅行目的地，我正在使用solr对此搜索功能进行编码，在处理这项工作时，我应该考虑哪些因素，在查询中应该考虑哪些重要参数？
浏览 0提问于2013-11-22得票数 0
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