推荐人 推荐模型简介 目标：有三款产品某企通，某赋通和某票，通过推荐提高用户群体从某企通和某票到某赋通产品的转化率。 数据情况：用户数据体量，某企通：某赋通：某票= 100：10：1 推荐算法选型：试验过当下十分流行的Item_CF和User_CF，产生的推荐效果并不理想，具体过程如下： -推荐模型：选择了RFM模型，决策树模型和专业运营人员的经验知识，具体的推荐架构如下： 购买某赋通的数学期望 核心思想：将某某通的用户通过Kmeans聚类进行分群，跑手肘法使分段数依次为2、3、4 ....