随着网络时代不断的发展，网购已成为人民大众主要购物方式，基于大数据预测用户网购行为成为了重要的问题，本文通过所给 20000 用户数据对其商品行为进行预测并给出评价指标。以ut-8格式编码;包含 user id和 item id两列(均为 string类型),要求去除重复。例 如 user id I item id 100000 2345 100000 2478 100001 127900 100002 207245 评估指标 釆用经典的精确度( precision)、召回率( recall〕和

随着网络日益普及，选择使用网络购物的人数也大大增加，个性化推荐模型能极大地提升商家的收益。本文通过对问题和数据的分析和合理假设，建立回归方程模型以及协同过滤推荐算法，给出符合实际的个性化推荐模型，并给出销售策略。问题三:题目要求建立对于不同地点的推荐模型并给出预测结果。本文选择建立基 于协冋同过滤的地点综合推荐模型。建立川户-商品评分矩阵,再综合不同地区不同种类商 品的购买量加权求和,取出评分最大的几个商品作为12月18号的预测购买结果并进行 精度检验。 问题四:题∏要求建立对于不同时间以及地点