淘宝猜你喜欢推荐算法的逻辑之相似用户推荐

     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相似用户推荐。相似用户推荐这种推荐算法的逻辑是以用户的行为数据，找到相似的用户，通过相似人群喜好的商品来为用户推荐。　　算法主要是“多维空间中目标用户与用户群向量夹角的余弦(余弦相似度)”。为了能具象理解，假设现在有三个商品“商品A、商品B、商品C”,我们把三个商品看成三个维度：X轴、Y轴、Z轴。当用户对商品产生行为就可以在三个维度轴做量化(比如：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，直接跳失率=-5)，这样就可以通过用户行为数据在这个三维空间里表达出一个向量，而这个向量就可以代表用户的喜好。
      以上我们了解了三个商品(三维空间)通过向量来表达用户的喜好，那么在N多商品的多维空间下，当不同用户对不同商品发生了行为，会产生不同用户的向量表达，根据余弦公式，夹角余弦=向量点击=向量点积/(向量长度的叉积)，找到要推荐的目标用户与之向量夹角最小的用户。夹角越小说明喜好越接近，反之表示两个人喜好很大不同。找到要推荐的目标用户与之向量夹角最小的用户，那么当这个用户购买或偏好了某个商品，自然就可以为目标用户推荐相同的商品了。
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