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文件名称: 深度学习在电商商品推荐当中的应用
  所属分类: 其它
  开发工具:
  文件大小: 349kb
  下载次数: 0
  上传时间: 2021-02-25
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:电商行业中,对于用户的商品推荐一直是一个非常热门而且重要的话题,有很多比较成熟的方法,但是也各有利弊,大致如下:基于商品相似度:比如食物A和食物B,对于它们价格、味道、保质期、品牌等维度,可以计算它们的相似程度,可以想象,我买了包子,很有可能顺路带一盒水饺回家。优点:冷启动,其实只要你有商品的数据,在业务初期用户数据不多的情况下,也可以做推荐缺点:预处理复杂,任何一件商品,维度可以说至少可以上百,如何选取合适的维度进行计算,设计到工程经验,这些也是花钱买不到的典型:亚马逊早期的推荐系统基于关联规则:最常见的就是通过用户购买的习惯,经典的就是“啤酒尿布”的案例,但是实际运营中这种方法运用的也是最
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