買襯衫竟推薦洗衣精?淺談推薦系統的演算法則
大數據與人工智慧正夯?不過你知道If-Else還是目前的主流喔!
常使用購物網站的你,
但不知道各位有沒有印象,曾經在推薦系統中,
首先在推薦系統中,每一個商品的相似度會是關鍵,
但相信大家總有經驗,就算搜索條件下的再精準,單靠這些資料,
所以對於使用者來說的商品相似度,
還記得前篇文章提到的Collaborative Filtering(協同過濾法,以下簡稱CF),
首先CF的目的,就是透過全站使用者的共同行為,
其中User-base,中文可翻譯為「以使用者為基礎」
所以分析所有使用者,買襯衫的人多半會跳出去買領帶和洗衣精,
但隨著使用者數量的增多,伴隨的問題就是計算的時間,
「以使用者為基礎」的方法計算精確度高,但是計算複雜度卻高,
一但瞭解了推薦原理之後,接下來就是考量平台特性與目的,
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