Алгоритм "рекомендовать товары" для пользователя, у которого отслеживаются некоторые предпочтения

Question

Существуют ли хорошо известные алгоритмы определения "рекомендуемых предметов", которые часто используют веб-сайты? В новом проекте я в настоящее время отслеживаю то, что они просматривали, покупали, искали, предпочитали и т. Д. Мне любопытно, как лучше всего было бы использовать всю эту информацию для разумных рекомендаций.

Answer 1

Я рекомендую вам две книги:

1. Программирование Коллективного Разума

   Тоби Сегаран (ISBN: 978-0-596-52932-1)
   http://shop.oreilly.com/product/9780596529321.do

   В этой книге "Глава 2. Создание рекомендаций" охватывает:

   • Совместная фильтрация
   • Сбор предпочтений
   • Поиск похожих пользователей
   • Рекомендующие предметы и т.д..
     
     

2. Коллективный разум в действии

   Сатнам Алаг (ISBN: 1933988312)
   http://www.manning.com/alag/

   В этой книге "Глава 12. Создание механизма рекомендаций" рассматриваются следующие вопросы:

   • Рекомендации по основам двигателя
   • Контент-анализ
   • Совместная фильтрация
     
     

Я надеюсь, что это поможет вам.

Answer 2

1. Существуют такие механизмы, как "люди, которые купили эти вещи, также купили".
2. Вершины категории: если кто-то просматривает "компьютеры / устройства хранения данных", покажите самые продаваемые продукты в этой категории.
3. Предыдущие поиски: используйте (не оскорбительные) элементы, которые пользователь просматривал в предыдущих сеансах. (есть способ отследить через cookie для не авторизованных пользователей)
4. Продвигаемые товары: показывайте продвигаемые товары и приносите пользу крупному бизнесу. Однако, не поддавайтесь этому, покажите один или два рекламируемых элемента, чтобы сохранить интерес зрителей.

Существуют механизмы рекомендаций, но по мере того, как бизнес-потребности разработчиков стимулируют создание рекомендаций. Итак, много раз я нахожу, что лучше взломать некоторые сценарии SQL, чтобы получить их.

Answer 3

Я вещь easyrec было бы хорошей отправной точкой для отслеживания таких взаимодействий с пользователем. Вам просто нужно добавить на страницу код javascript, и он сделает все остальное.

http://easyrec.org/recommendation-engine

Вы также можете проверить другие механизмы рекомендаций, перечисленные здесь https://stackru.com/questions/4469281/recommendation-engine но проблема заключается в том, что большинство этих платформ ориентированы на прогнозирование рейтинга пользователей по сравнению с совместной фильтрацией.