淘宝猜你喜欢推荐算法的逻辑之已购商品推荐

      今天57淘宝论坛网小编就为各位讲讲，淘宝猜你喜欢推荐算法的逻辑之已购商品推荐。已购商品推荐这种推荐算法的逻辑是以目标用户对某个商品产生的行为偏好为基准，找到这个商品用户群行为关联度最大的其他商品，推荐给目标用户。简单的理解就是和你买了相同的商品的人，大多数人又买了什么就给你推荐什么。仍然假设有三个商品“商品A、商品B、商品C”，四个用户“小明、小方、悟净、小牛”，其中小明、小方、悟净都对商品产生了行为，而小牛只对商品A做了行为，那么如何给小牛做商品推荐呢?      下面用矩阵的形式来说明：这里用户的行为量化仍然可以理解为：直接购买=5，商品加购=4，商品收藏=3，回访=2，访问深度=1，停留时间=-1，直接跳失=-5商品A 商品B 商品C小明 5 -2 2小方 2 1 4悟净 1 3 4小牛 3 ? ?确定了目标用户“小牛”对“商品A”行为值，计算出“小明、小方、悟净”用户商品A与商品B的偏好(A-B)，商品A与商品C的偏好(A-C)，算出商品A、商品B偏好均值，在计算目标用户商品A与商品B、商品C的均值偏好，值越大反映出人群用户对两个商品认为关联度相对越强，因为最终会推荐小牛商品C。商品A 商品B 商品C小明 5 -2 2小方 2 1 4悟净 1 3 4小牛 3 ? ?商品A-B 商品A-C小明 7 3小方 1 -2悟净 -2 -1均值 2 0商品A-B均值 商品A-C均值小牛 3 1 3
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