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Post by account_disabled on Mar 19, 2024 9:06:42 GMT
产生对相关类别的兴趣如前所述订购后对某些类别的兴趣可能会消失。在这种情况下向客户的个人推荐可以显示什么内容并不明显。同时买方可能会受益于补充其订单的产品。例如如果您购买了没有重复需求的手机类别产品那么在个人推荐中展示其他手机是没有意义的但您可以展示与订单互补的产品。在我们的系统中下订单后可以形成对类别的兴趣其中的产品补充了先前完成的订单。例如购买手机后您可以显示手机壳防护眼镜和其他配件等类别的推荐。换句话说该算法可以向以前购买的产品推荐相关产品。 请注意并非每个类别都可以产生对相关类别的兴趣。如果您订购的产品不是重复需求的产品您可以检查该组件的 亚美尼亚电报号码数据 运行情况并确保个人推荐相补充的产品。该组件提供以下属性效率帮助买家找到补充订单的产品覆盖范围形成对更多类别的兴趣。实时计算个人推荐如果买家执行了某项操作并且他的兴趣发生了变化那么推荐应该立即改变。例如如果买家以前对某种产品不感兴趣但现在表现出兴趣那么类似的产品应该立即出现在推荐中。否则这些建议将无法帮助买家解决当前的问题。 为了解决这个问题我们的系统接收行为数据并实时改变客户对类别的兴趣。增加复杂性的是系统需要随着时间的推移存储每个用户的交互数据。这是必要的因为个性化不仅应该考虑当前会话中的操作还应该考虑过去会话中的操作即当一个人离开很长时间后返回并继续解决先前的任务时。除了利益本身之外系统还预先计算出利益变化的规则。实时执行这样的计算是不切实际的因为使用了关于所有商店访客的行为的所有可用数据并且计算结果在计算上非常复杂。此外这些规则会随着时间的推移而缓慢变化因此不需要立即更新。
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