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数据科学 如何使用机器学习创建推荐系统

如果您有电子商务,这会让您感兴趣。首先,我想让你想象一下像亚马逊、Netflix 或 Spotify 这样的浏览平台。您肯定会看到许多有关您可能感兴趣的产品、您可能喜欢的电影或连续剧或您风格的音乐的建议。嗯,这些建议并不是随机的。它们是所谓的数据科学推荐系统的一部分,许多公司都实施该系统,因为它们给他们带来了大量的好处。 在这篇文章中,我们将带您更接近这个世界,并教您如何逐步实现它。 您是否正在考虑在您的 公司应用数据科学并有疑问?单击此处并结束与我们的咨询。我们将帮助您确定该工具是否符合您的目标以及它如何使您受益。 数据科学 – 如何使用机器学习创建推荐系统 什么是推荐系统? 推荐系统是一种算法,尝试预测在线商店中的哪些产品或服务最有可能被用户购买,然后在用户浏览时将其显示在网络上。

推荐人的类型

在机器学习诞生之前,电子商务向消费者展示感兴趣 越南手机号码清单 的商品的做法是添加“购买最多”或“评分最高”的列表。然而,这些类型的部分向所有用户显示相同的文章或服务。尽管推荐系统仍在使用,但事实证明,它可以为每个客户提供不同的个性化建议,从而更加有效。 推荐系统如何工作? 推荐系统基于从用户浏览中收集的信息进行数据分析,例如他们看到或购买了哪些产品以及他们如何与平台交互。 为此,需要使用先进的算法,能够对不同的用户配置文件进行详细比较并找到共同模式。因此,他们能够推荐与每个特定消费者越来越相关的产品或服务。 推荐人的类型 在创建推荐系统时,专家可以使用两种类型的策略: 协同过滤推荐:算法的逻辑基于用户自身的特征,以从用户那里收集的信息为中心。在这种情况下,之前的购买、您对产品的评分、每次购买的平均支出、偏好等都会被考虑在内。然后,寻找做出类似决定的其他类似用户,检测他们喜欢哪些产品或服务,然后向他们推荐。 具有基于内容的过滤器的推荐器:在这种情况下,预测的基础不是人,而是产品或服务。

何时不使用机器学习来实现推荐系统

不考虑用户的购买特征,而是考虑产品的特征(价格、品牌、评级、尺寸…)来进行 WS 电话列表 推荐。 我绘制了内容推荐类型的图表 为什么在电子商务中实施推荐系统? 它们增加了消费者额外购买的可能性。 他们使公司的整体销售额最大化。 他们在网上商店中保留客户的时间更长。 他们通过推荐消费者感兴趣的产品来提高消费者满意度。 使用该系统,客户变得忠诚的机会会更高。 何时不使用机器学习来实现推荐系统 尽管实施推荐系统有很多好处,但目前它可能不是最适合您的业务的。如果您的客户仍然很少,或者您的产品或服务目录很小,那么您能够开发的算法不会很有用。拥有的客户越多,产品或服务的范围越广,投资数据科学的利润就越高。 如何使用机器学习创建推荐系统 Python 是创建数据科学和机器学习工具以及创建网页时最常用的语言之一,这主要是由于其强大的代码和优化的语法。建议刚接触这个世界的程序员使用它,因为它是创建软件时最可靠的语言之一。 但是,还有其他替代方案,例如 Java、Golang、Node.js、PHP 或 Ruby。 

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