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一些电子商务平台有一个建议功能,一旦你有一个项目在篮子里"你可能也喜欢这个产品",他们会告诉你.有些像亚马逊一样,依赖于先前存在的客户行为数据,他们的功能被称为"买了这个项目的客户也买了",但有些人似乎通过其他方式提出建议.
这些"其他手段"是什么？他们在网络商店中使用哪种算法来实现此功能？
他们使用数据挖掘,您要问的这种特殊算法称为"最近邻居"算法.
这是我在算法上写的文章的链接(以及许多其他文章).
http://www.ibm.com/developerworks/opensource/library/os-weka3/index.html
调用该过程Business Intelligence,数据将存储在数据仓库中,并且可以使用诸如的产品来使用商业智能过程SSAS.该过程将涉及将数据量(谁购买了什么和何时)分组到data cubes.对这些立方体进行分析并用于将您的购买与购买相同产品的其他人进行比较,然后推荐他们购买(购买此产品的其他客户,也购买此商品....项目X).其他各种AI算法用于比较其他客户趋势的模式,例如他们如何购物,他们点击的位置等.所有这些数据被累积,然后被添加到数据立方体进行分析.
下面概述了数据挖掘算法,您可以查看Decision Tree Modelling algorithmBI确定趋势和模式的方式(在本例中为建议):
http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms175595.aspx