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建议产品的算法

2009-04-27 83 views
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根据以前的选择，建议某人可能喜欢的事情的一种好算法是什么？ （例如，通过亚马逊为推广建议书，像愤怒的无线电或YAPE服务使用你在哪里得到的评价项建议）建议产品的算法

来源

2009-04-27 OJW

回答

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简单而直接的（订单购物车）：

保持事务的列表就什么项目一起订购而言。例如，当某人在亚马逊上购买摄像机时，他们还会同时购买媒体进行录制。

当决定给定产品页面上的“建议”内容时，查看订购该产品的所有订单，同时计算所有其他购买的产品，然后显示最常见的前5项同时购买。

你可以从那里不仅基于订单展开，但人们搜索的内容按顺序在网站上，等

在评级系统的条款（即电影评级）：

当你投入评分时，它变得更加困难。您不是购买了一篮子离散商品，而是您拥有商品评分的客户历史记录。

那时你正在寻找数据挖掘，而且复杂性是巨大的。

尽管如此，一个简单的算法与上述不相同，但它采用了不同的形式。以客户评分最高的项目和评分最低的项目为例，并找到具有类似最高评分和最低评分列表的其他客户。你想让他们与那些有类似极端喜好和不喜欢的人相匹配 - 如果你只关注喜欢，那么当你提出他们讨厌的东西时，你会给他们一个不好的经历。在建议系统中，您总是希望在“温暖”的体验方面犯错，而不是在“憎恨”方面犯错，因为一次糟糕的经历会使他们不愿意使用这些建议。

建议将其他最高列表中的项目提交给客户。

来源

2009-04-27 19:16:03

+2

然后，您可以进一步检查具有相同人口统计信息的人所做的产品搜索（例如，18-24岁的白人男性）。 – TheTXI 2009-04-27 19:17:49

+1

理想情况下，您将细分市场，人口统计信息，标记，审查关键字等将全部纳入您的建议引擎。它可以非常迅速地变得非常非常复杂......但是对于一个简单的一阶系统，上述方法可以很好地工作。一旦到位，您就可以调整算法和数据源以适应您的心意...... – 2009-04-27 19:20:36

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推荐的产品算法现在是一笔巨大的生意。一个NetFlix提供了100,000个算法，但其算法的准确性只有微小的提高。

来源

2009-04-27 19:16:43 TheTXI

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市场购物篮分析就是你要找的研究领域：

微软提供了两个合适的算法与他们的分析服务器： Microsoft关联算法Microsoft决策树算法

看看这个MSDN文章为有关如何最好地使用Analysis Services来解决此问题的建议。

link text

来源

2009-04-27 19:19:29

3

没有一个明确的答案，这是极不可能有一个标准的算法为。

你如何做到这一点很大程度上取决于你想要关联的数据的种类以及它的组织方式。这取决于您在应用程序范围内如何定义“相关”。

通常最简单的想法会产生良好的结果。在书本的情况下，如果你有一个数据库，每个图书条目有几个属性（比如作者，日期，流派等），你可以简单地选择从同一作者，同一流派，相似的标题和其他人就是这样。

但是，你总是可以尝试更复杂的东西。保留需要此“产品”的其他用户的记录，并建议用户过去需要的其他“产品”（产品可以是从书本，歌曲到任何您能想象的任何东西）。大多数具有建议功能的主要网站都会这样做（尽管它们可能会收集大量信息，从产品属性到人口统计信息，以最好地为客户提供服务）。

或者你甚至可以诉诸所谓的AI;可以构建神经网络，将所有这些是产品的属性并尝试（基于先前的观察）将其与其他人联系起来并更新自己。

任何这些情况的混合可能适合你。

我个人会建议您考虑如何使算法运作以及如何建议相关的“产品”。然后，您可以探索所有选项：从简单到复杂并平衡您的需求。

来源

2009-04-27 19:22:25 alkar

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我认为在最小均方回归（或类似的东西）上做Google可能会给你一些东西来咀嚼。

来源

2009-04-27 19:23:32 wcm

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只是想出来大声：

你需要计算每个人，每个人之间的关系 - 如果你的好和坏的评级模式由别人相匹配的，那么它同时也意味着其高（O^2） - 对你的东西

但如果你只有一些数据点，这是如何工作？

评分需要进行标准化 - 评分为2 *的人对其他评分为1 *的评分显然是肯定的，而评分为2 *的评分为4 * -5 *的评分更高像一个倒票

如何阻止垃圾邮件发送者评价他们的高度和竞争对手的一切坏？也许相关系统确实是无论如何 - 如果垃圾邮件发送者不同意你的收视率那么他们的建议是贬值

相关

来源

2009-04-27 19:36:54 OJW

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我认为“基于单值分解偏好/推荐引擎”大部分有用的建议已经被提出，但我想我只是想着如何去做，只是想，因为我没有做过这样的事情。

首先，我会在应用程序的哪里找到要使用的数据的示例，因此如果我有一家商店，它可能会在退房。然后，我会保存结帐购物车中每件商品之间的关系。

现在，如果用户转到项目页面，我可以计算其他项目的关系数量，并选择例如与选定项目的关系数最高的5个项目。

我知道它很简单，并且可能有更好的方法。

但我希望它能帮助

来源

2009-04-27 19:58:32

1

正如你所用的答案为止推断，确实正如你提到的，这是一个庞大而复杂的话题。我不能给你一个答案，至少没有什么尚未说，但是我的时候，你对话题夫妇的优秀图书：

来源

2009-04-27 20:24:48

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有亚马逊称为Certona创造了一个推荐平台，你会发现这个有用的，它由公司如B & Q和Screwfix在www.certona.com/找到更多的信息

来源

2013-11-03 09:57:58

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