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上传时间: 2021-02-18
详细说明：亚马逊产品推荐系统
Amazon产品推荐像Amazon Filpkart这样的在线电子商务网站使用不同的推荐模型为不同的用户提供不同的建议。 亚马逊目前使用逐项协作过滤，可扩展到海量数据集并实时生成高质量建议。 这种类型的过滤将用户的购买和定额商品中的每一个与相似商品进行匹配，然后将这些相似商品组合到用户的推荐列表中。 在这个项目中，我们将为亚马逊的电子产品建立推荐模型。
属性信息：
总体：相应用户对相应产品的评分
已验证：每个用户都经过审核或未审核
reviewTime：提供评论的时间
reviewerID：标识有唯一ID的每个用户
asin：每个产品都有唯一的ID（第二列）
reviewerName：用户名
timestamp：评分时间（第四列）
问题陈述：
我们的目标是建立一个推荐系统，根据以前对其他产品的评分向客户推荐产品。 为此，我们将首先进行探索性数据分析，然后实施推荐算
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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