混合推荐系统

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推荐引擎

基于用户

基于用户也称为社交推荐，是基于协同过滤的推荐系统。也就是 国家电子邮件列表 说，收集数据时考虑了网站所有访问者的个人资料。然后，推荐引擎会根据所有用户的偏好来提出建议。系统假设，如果一个客户同时购买 A 和 B，则购买 A 的另一个客户也可能会购买 B。



然后，站点上需要多个用户才能使系统发挥最佳功能。它是最适合销售服装或器具的电子商务网站的推荐引擎。它极大地促进了交叉销售并为热门产品提供建议。所有可用的建议均基于当前客户的偏好。这意味着建议的产品通常很流行。







混合推荐系统仍然是迄今为止最复杂的。它结合了上述两个模型的功能。它是一个同时进行内容过滤和协作过滤的推荐引擎。它被亚马逊、阿里巴巴、谷歌等巨头采用。通过这个推荐系统，用户可以获得非常相关的建议。他们很快就装满了购物篮，甚至没有找到他们想要的产品。



事实上，基于内容为访问者提供的多样性很少。基于用户的支持它。使用此类推荐引擎的公司为其客户提供多样化的产品。一些混合推荐甚至在附属网站上向访问者提供产品建议。这种方法有助于建立客户忠诚度，因为他们知道一旦他们来到您的网站，他们就会找到他们想要的东西。