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そこで、おすすめ商品のアルゴリズムについてブレインストーミングを行っていますが、Amazon のアルゴリズムが気に入っています。「これを買った人はこんな商品も買っています」「関連商品」のおすすめコーナーがあります。前者は売上データ、もう一方はカテゴリや属性などのカタログデータに基づいていると思います。

アマゾンや他の同様の大手小売企業が、これらの推奨製品を製品ページにどのように掲載するか知っている人はいますか? その場で行われますか、それとも特定の間隔で行われますか? 現時点ではどちらの方法で行うべきか判断できません。アルゴリズムはより複雑になる可能性があるため、私は後者に傾いていますが、ページの読み込み時間を最小限に抑えるために、これを一定の間隔で処理および更新する必要があると推測しています。

このタイプのプロジェクトに携わったプログラマーからのコメントは大歓迎です!

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Amazonは、アイテムベースの協調フィルタリングと呼ばれるものを使用しています。

グーグルの卑劣な追跡のためにリンクをコピーして貼り付けることができないので、グーグルの「アマゾンアイテムベースの協調フィルタリング」!

于 2012-06-13T11:09:56.277 に答える
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私のチームは協調フィルタリングを使用してレコメンデーション システムを構築し、オフラインの前処理フェーズと、その場で計算される別のフェーズを用意しました。前処理段階で最もコストのかかる計算が行われたため、最終部分は簡単かつ迅速に行うことができました。すでにそのように構成されている SlopeOne アルゴリズムを使用しました。

Amazon は、ここで説明する協調型フィルタリングも使用します。

http://www.cs.umd.edu/~samir/498/Amazon-Recommendations.pdf

于 2012-12-28T16:37:04.653 に答える