隐式数据包括购物车历史记录搜索日志

angelpriya810

订单历史记录和点击次数等。此信息很容易获取，您可以通过标准用户交互来跟踪它。 显式数据包含评论、评论、评级和点赞等信息。此信息很难获取，并且需要用户方采取额外的步骤。这也很难量化，这意味着工程师必须进行额外的编程来考虑这些数据。 除此之外，企业还需要用户和产品相似性数据。他们可以通过用户人口统计、地理位置和整体兴趣来收集用户相似性数据。这些数据通常在注册期间提交给企业。 产品相似性数据可以通过公司网站上的业务和产品列表生成。 数据存储 收集数据后，将其存储在数据存储库和仓库中。一旦存储库拥有足够数量的数据，公司就会进入下一步。  数据分析 一旦存储了足够的数据，就会进行预处理。工程师应用数据工程和处理技术来清理和组织它。


这样，他们就可以准备数据进行分析。所选数据可以是实时数据，也可以是批量数据。数据过滤 该过程的最后一步有助于从预处理的数据中获得相关见解。此过程根据业务逻辑和特定于使用的要求对数据应用不同的算法和公式。下一节列出了相同的详细信息。 推荐系 巴西手机号码数据 统的过滤类型。 您可以通过多种方式过滤数据以获取建议。其中一种方法是协作过滤，您可以将活动、行为或用户偏好等因素考虑在内。该方法仅基于用户与产品的交互。该算法创建一个用户-项目交互矩阵，并且推荐结果来自该矩阵的实现。




该方法可以进一步分为基于内存的协同过滤（一种创建用户集群并向该集群中的所有用户推荐相似项目的方法）和基于模型的协同过滤（一种算法根据用户交互检查项目的方法）并向这些用户推荐类似的项目）。这些也称为用户-用户方法和项目-项目方法。 过滤结果的另一种方法是基于内容的过滤，它通过分类或回归方法计算出项目之间的相似性，并使用它们来推荐相似的项目。其基本思想是，如果消费者喜欢某种特定的产品或服务，他们也会喜欢类似的产品或服务。因此，这种方法被称为以用户为中心的方法。然而，该方法具有高偏差但低方差。 满足介于两者之间的两种方法的推荐系统称为混合过滤模型。这是因为它会同时考虑用户的兴趣和产品功能来做出最终的推荐。