服务于个化营销的推荐系统实现与应用.ppt
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2、x放出百万大奖,Amazon35%销售额来自推荐,国外,京东,淘宝上的应用仍是基于关联规则的非个性化推荐,国内,淘宝销售额90%以上仍来自搜索与类目等传统手段,VS,寻求先进算法Netflix放出百万大奖,Amazon35%销售额来自推荐,国外,国内少量个性化推荐的实现多是基于协同过滤算法(豆瓣猜),京东,淘宝上的应用仍是基于关联规则的非个性化推荐,国内,推荐给淘宝带来的销售额却低于10%,VS,寻求先进算法Netflix放出百万大奖,Amazon35%销售额来自推荐,国外,个性化营销的技术体系,技术体系的优势: Python语言的灵活性与C语言的运算高效性相结合; 基于SQL+Python语
3、言的数据分析与高精度的算法相结合。,算法体系:核心算法+常规算法,核心算法: 基于网络的物质扩散方法(MD):基于用户-商品二部分网络上的物质扩散过程。 扩展方法: 多步扩散 非均匀扩散法 热传导-物质扩散 混合算法 初始资源加权法,全局排序(GRM):用户没有选择过的最热门的商品; 基于商品的协同过滤算法(OCF):基于商品之间的关联性。,常规算法,算法体系的优势,核心算法的优势 算法新。原型算法相关文章最新发表在2010年PNAS(美国科学院院刊)上,在学术界是独树一帜,企业界还是首次应用; 精度高,解决了数据稀疏性问题。标准数据集(movielens, netflix)上精度比一般协同过
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