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一部の e コマース プラットフォームには、商品をバスケットに入れると「この商品も気に入るかもしれない」という提案機能があります。Amazon のように、顧客の行動に関する既存のデータに依存するものもあり、その機能は「この商品を購入した顧客はまた購入した」と呼ばれますが、他の方法で提案しているように見えるものもあります。

これらの「その他の手段」とは何ですか？この機能のためにウェブストアでどのような種類のアルゴリズムを使用していますか?

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5 に答える 5

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このプロセスはと呼ばれBusiness Intelligence、データはデータウェアハウスに保存され、ビジネスインテリジェンスプロセスはなどの製品を使用して使用できますSSAS。このプロセスには、大量のデータ（誰がいつ何を購入したか）をにグループ化することが含まれdata cubesます。分析はこれらのキューブで実行され、同じ製品を購入した他の人とあなたの購入を比較するために使用され、次に彼らの購入を推奨します（これを購入した他の顧客もこのアイテムを購入しました....アイテムX）。他のさまざまなAIアルゴリズムを使用して、買い物の仕方、クリックする場所など、他の顧客の傾向全体のパターンを比較します。このデータはすべて蓄積され、分析のためにデータキューブに追加されます。

Decision Tree Modelling algorithmデータマイニングアルゴリズムの概要を以下に示します。BIがトレンドとパターン（この場合は推奨事項）を決定する方法を探すことができます。

http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms175595.aspx

于 2012-06-27T13:57:19.913 に答える
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彼らはデータマイニングを使用しており、あなたが尋ねているこの特定のアルゴリズムは「最近傍」アルゴリズムと呼ばれています。

これは、アルゴリズム (および他の多くの記事) について私が書いた記事へのリンクです。

http://www.ibm.com/developerworks/opensource/library/os-weka3/index.html

于 2012-06-27T13:54:26.840 に答える
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この種のアルゴリズムに関する最良の本は次のとおりです。集合知プログラミング

于 2012-06-27T14:01:25.203 に答える
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以前の回答者の何人かが答えたように、これはレコメンデーション エンジンと呼ばれます。協調フィルタリング技術とも呼ばれます。これを行うツールはほとんどありませんが、Mahout はその 1 つです。Mahout と Hadoopを使用してレコメンデーション エンジンを構築するユース ケースについて説明している、私が書いたブログを参照してください。これに先駆けて、データ マイニングの問題でこれらのそれぞれがどのように適合するかを示すコンポーネント アーキテクチャも作成しました。

Mahout はスタンドアロン モードで動作し、Hadoop でも動作します。どちらを使用するかの決定は、マイニングする必要がある履歴データのサイズに帰着します。データ サイズがテラバイトからペタバイトのオーダーの場合、通常は Hadoop で Mahout を使用します。Weka も同様のオープン ソース プロジェクトです。これらはすべて、機械学習フレームワークと呼ばれるカテゴリに分類されます。お役に立てば幸いです。

于 2012-06-30T18:42:43.557 に答える
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e コマース ページの提案の大部分は、ある種のレコメンダー システム ( http://en.wikipedia.org/wiki/Recommender_system ) を使用して作成されます。ほとんどの一般的なアプローチが既に実装されているMahout ( http://mahout.apache.org/ ) のようなツールがあります。

于 2012-06-28T09:23:12.510 に答える