京东商品推荐系统
京東商品推薦系統
? ? ? ? ? ??個性化推薦是根據用戶的興趣特點和購買行為,向用戶推薦用戶感興趣的信息和商品。隨著電子商務規模的不斷擴大,商品個數和種類快速增長,顧客需要花費大量的時間才能找到自己想買的商品。這種瀏覽大量無關的信息和產品過程無疑會使淹沒在信息過載問題中的消費者不斷流失。為了解決這些問題,京東商品推薦系統應運而生。個性化推薦系統是建立在海量數據挖掘基礎上的一種高級商務智能平臺,以幫助京東為其顧客購物提供完全個性化的決策支持和信息服務,通過協同過濾算法,分析用戶行為,為用戶推薦商品。
?協同過濾算法:
? 1.基于用戶的協同過濾
? ?基于UserCF的基本思想:基于用戶對物品的偏好,找到相鄰鄰居用戶
? ? ,然后將鄰居用戶喜歡的推薦給當前用戶?
? ? ?
? 2.基于商品的協同過濾
? ? ? ? ? ?通過用戶對不同item的評分來評測item之間的相似性,基于
? ? ? ? ? ?item之間的相似性做出推薦
推薦系統指標設計:
? ? ? ? ? ? 推薦算法選型:基于物品的協同過濾算法ItemCF,并行實現
? ? ? ? ? ? ?數據量:基于hadoop架構,支持GB,TB,PB級數據量
? ? ? ? ? ? ?算法檢驗:通過準確率,召回率,覆蓋率,流行度等指標評判
? ? ? ? ? ? ?結果解讀:通過itemCF的定義,合理給出結果解釋
技術架構:hadoop mapreduce ?Mahout?
算法模型:算法的思想
? 1.建立物品的同現矩陣
? 2.建立用戶對物品的評分矩陣
? 3.矩陣計算推薦結果
總結
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