蔡堅(jiān)

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)購已日漸成為現(xiàn)代社會(huì)的一種潮流。淘寶、京東、亞馬遜等電商早已不是于年輕人獨(dú)有的購物方式，哪怕是很多上了年紀(jì)的爺爺奶奶都成為了網(wǎng)購達(dá)人。面對(duì)形形色色的消費(fèi)者，這些電商怎樣才能知道用戶心儀的商品已成為一個(gè)非常有研究價(jià)值的問題。因此，在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景之下，推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，通過收集用戶之前感興趣的商品，然后運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，以不同的推薦算法對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、篩選，最后預(yù)測(cè)出用戶可能感興趣的商品。推薦系統(tǒng)中的算法作為核心，本文就電商中常用的幾種推薦算法進(jìn)行介紹。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)購;數(shù)據(jù);機(jī)器學(xué)習(xí);推薦算法

1.基于CF的推薦算法

1.1算法簡介

CF（協(xié)同過濾）的推薦原理很簡單，就是利用用戶對(duì)商品的興趣相投。其主要分為兩大類的協(xié)同過濾算法，要么基于用戶，要么基于商品，本文主要介紹的是基于物品的協(xié)同過濾算法。

總結(jié)：

不同的消費(fèi)者在逛網(wǎng)上商城時(shí)，有意向的商品都是不一樣的，而如何通過推薦商品來吸引用戶瀏覽，是促成商品成交的一個(gè)關(guān)鍵問題。而用戶之前瀏覽過和購買過哪些商品就成為了非常重要的信息，推薦系統(tǒng)便通過機(jī)器學(xué)習(xí)從這一類數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得規(guī)律，并利用多種算法對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，為用戶推薦感興趣的商品。

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