商品推荐算法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了商品推荐算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

淘宝网会为你推荐一些商品,而这些商品是如何被推荐过来的想必你也很好奇,今天我们就来聊一下商品推荐的一些算法,当下主流的推荐算法协同过滤推荐算法,让我们一起来看看它是如何工作的。
首先,我们先了解下余弦相似度算法的定义。

余弦相似度,又称为余弦相似性,是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。

其次,大学里我们学过的余弦公式大家应该还有印象,我们先回顾一下。

两个向量间的余弦值可以通过使用欧几里得点积公式求出。

再者,我们要了解推荐商品的一些数据指标是什么。商品的推荐算法是收集用户的一些行为进行并进行深度分析得出的,下面我们具体来聊一聊。

商品推荐算法分析

  • 用户行为与权重
    • 点击 1分
    • 搜索 3分
    • 添加购物车 5分
    • 付款 10分

推荐算法步骤

1、根据用户行为列表计算用户、物品的评分矩阵。
2、根据用户、物品的评分矩阵计算物品与物品的相似矩阵
3、形似矩阵 X 评分矩阵 = 推荐列表
4、计算最终推荐的商品

以上是关于商品推荐算法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

基于商品属性的相似商品推荐算法——算法调优及其他

基于商品属性的相似商品推荐算法——整体框架及处理流程

基于商品属性的相似商品推荐算法——批量处理商品属性,得到属性前缀及完整属性字符串

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