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虎牌娱乐下载-电商个性化推荐常见的3个场景
发布日期: 2020-01-10 15:42:13    作者:佚名     来源:未知

虎牌娱乐下载-电商个性化推荐常见的3个场景

虎牌娱乐下载,当用户有明确的目的时,搜索引擎可以满足他们的主动搜索需求,而当用户没有明确的目的时,推荐系统可以帮助用户找到感兴趣的项目。

它通常出现在商品明细页面中,并基于商品的共同特征(包括用户行为特征或内容特征等)。),找到了类似的项目建议。

如图19-1所示,进入商品明细页面时,首先看到的是图片、标题、参数选择和评价内容,然后显示推荐的类似商品。

其目的是,在先前的理解之后,如果你对当前商品不满意,那么这里就提供了与当前商品特征相似的其他商品,这里的关键词是“特征”;

例如,我想给我的孩子买一个非洲鼓,这样它推荐的非洲鼓就可以符合“儿童”的特点。特别是在当前商品被广告的情况下,推荐具有相似特征的商品可以有效降低页面的跳转率。

它通常用于购物车,计算用户可能感兴趣的商品列表,并根据用户的历史行为、标签、社交互动和商品属性给出个性化的前n名推荐。

以购物车为例,当用户向购物车中添加商品时,表示用户喜欢该商品并有购买意向。这与在理解阶段浏览商品详细信息页面完全不同。此时推荐给用户的商品基于对当前用户的分析。

因此,我们注意到购物车推荐的商品不仅包括与当前添加到购物车中的商品相似的商品,还包括以前由当前用户收集和共享的相似商品。

常用于支付成功页面,基于所有用户购买或浏览行为的相关性分析(类似于啤酒和尿布的相关性分析),找到相关性规则强的项目列表作为推荐列表。

其逻辑是找到与当前用户相似的其他用户,并向当前用户推荐由其他用户购买但不是由当前用户购买的商品。

这里的关键词是“用户”。与前两种推荐方法不同,这里将推荐一些当前用户以前不知道的产品。

如何设计一个没有大量用户数据的个性化推荐系统,使用户对推荐结果满意并愿意使用该推荐系统是一个冷启动问题。

冷启动分为用户冷启动和项目冷启动。用户冷启动是推荐新用户,项目冷启动是向可能感兴趣的用户推荐新项目。

用户冷启动可分为两类:

首先,对应的用户肖像信息,如性别、年龄等。,并且这样的用户可以做出粗粒度的推荐;

第二,不能查询用户的肖像信息,这类用户的推荐只能依赖于热门项目,即在几个不同类别的项目中,将N个最热门的项目分别组合为最终推荐结果。

文章的冷启动通常需要分析其标签分类,将冷启动文章与具有相似标签/分类的其他文章相关联,并尝试在一些推荐栏中替换具有相似标签的文章以供推荐。

推荐工作主要分为三个步骤:

一种是特征工程(feature engineering),主要在推荐模型中添加和提取用户的个性化特征或商品的个性化属性,以更准确地描述用户行为或商品信息,从而提高推荐模型的准确性,获得更准确的推荐结果。

这实际上是一个数据嵌入和报告的过程。以电子商务为例,可能包括的数据有:

其次,根据特征项目报告的数据,通过程序算法生成推荐的原始集合。

再次,对原始推荐集进行重新排序,并基于不同算法生成的项目推荐度、用户肖像特征、项目特征等生成最终推荐结果列表。

主要通过问卷的形式,用户对推荐系统的满意度可以分为不同的层次:喜欢、喜欢、一般、不喜欢等等。更一般地说,我们还可以通过点击率、用户停留时间和其他指标来衡量用户的满意度。

定义项目的长尾挖掘能力和覆盖率有不同的方法,通常定义为推荐系统可以推荐的项目占项目总数的比例。

本文以电子商务为例,移除了可怕的算法解释,分享了个性化推荐的三个常见场景,以及实现步骤和评价指标,希望对大家有所帮助。

微信公众号张旭东:徐东喜欢折腾,每个人都是产品经理的专栏作家。努比亚移动商城产品经理,华强旗舰店前产品经理,丰乐吉他手。

这篇文章最初发表于《人人都是产品经理》。未经允许禁止复制。

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