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数据科学 - 如何使用机器学习创建推荐系统
什么是推荐系统？
推荐系统是一种算法，尝试预测用户最有可能购买在线商店中的哪些产品或服务，然后在用户浏览时将其显示在网络上。
在机器学习诞生之前，电子商务向消费者展示感兴趣的商品的做法是添加“购买最多”或“评分最高”的列表。然而，这些类型的部分向所有用户显示相同的文章或服务。尽管推荐系统仍在使用，但事实证明，它可以为每个客户提供不同的个性化建议，从而更加有效。
推荐系统如何工作？
推荐系统基于从用户浏览中收集的信息进行数据分析，例如他们看到或购买了哪些产品以及他们如何与平台交互。
为此，需要使用先进的算法，能够对不同的用户配置文件进行详细比较并找到共同模式。因此，他们能够推荐与每个特定消费者越来越相关的产品或服务。
推荐人的类型
在创建推荐系统时，专家可以使用两种类型的策略：
协同过滤推荐：算法的逻辑基于用户自身的特征，以从用户那里收集的信息为中心。在这种情况下，之前的购买、您对产品的评分、每次购买的平均支出、偏好等都会被考虑在内。然后，寻找做出类似决定的其他类似用户，检测他们喜欢哪些产品或服务，然后向他们推荐。
具有基于内容的过滤器的推荐器：在这种情况下，预测的基础不是人，而是产品或服务。不考虑用户的购买特征，而是考虑产品的特征（价格、品牌、评级、尺寸...）来进行推荐。
