性别 平时在淘宝上只买男性或男女通用商品的用户未来短期内买女性商品概率远远低于男性和男女通用商品的概率。 年龄 一个一直购买-岁左右服饰的用户未来短期内购买其它年龄段的概率远远小于-岁年龄段的概率。 三为什么能够做到 分的因素可能包括以下几个 每个人不一样？ 根据学习逻辑归类如果在机器学习阶段考虑一些跟人相关的因素特征那这个因素的不 whatsapp 号码列表 同值就会影响结果输出。
比如我们现在根据用户
对他购物的商品的评分数据来预测一个他从未买过的商品的评分背后影响用户评分的因素可能包括以下几个价格售前后物流商家主营类目是否和用户购买的类目相同其它用户的评分如果其他用户评分高则一定程度上代表了这个商品的好坏等等。 比如物流和价 定性数据类型及示例 格这类因素特征如果和用户这个特征做交叉后其实会有非常迥异的权重值而这一切是每个用户的购买力和用户体验耐受力等不同带来的。
所以如果你考虑了用户的特征则这就
影响每个人的推荐结果不一样。 四个性化推荐的核心使命 可以打破的用户只买的商品的规律更好地降低长尾商品的比例因为在电商产品中在非个性化的商品展示过程中往往爆款商品拥有更多的流量这样其实不能很好的照顾到高质量长尾用户和高质量长尾商品。 举个例子在淘宝的某个频道有很多裤子裤子元近天的销量可能件裤子元近天的销量是件在不考虑其它因素的情况下非个性化模型或运营排序一般会偏展 阿根廷數據 现出向于裤子在裤子前面但是如果这个用户在平台历史购物行为都是集中在高价格商品名牌包包等则如果你个性化的考虑每个人的这个偏好那么有可能裤子就在前面了而且用户可能真的更喜欢裤子。