1、推薦算法中

2、物品-物品用關(guān)聯(lián)規(guī)則；

3、人物-物品用協(xié)同過濾；

4、人-人用社會網(wǎng)絡(luò)分析；

5、特征-物品用預(yù)測建模，分類模型。

6、關(guān)聯(lián)規(guī)則和協(xié)同過濾算法

7、關(guān)聯(lián)規(guī)則，將所有用戶的高頻產(chǎn)品進(jìn)行推薦，但是如果要清倉，清除一些低頻的產(chǎn)品，關(guān)聯(lián)規(guī)則不太適用；而協(xié)同過濾可以顧及長尾。

8、幾個概念的參考：

9、支持度（support）：共5筆訂單，3筆包含商品A，A的支持度是3/5。

10、置信度（confidence）：已知購買了A，有多大概率購買了B（即同時購買了AB），稱A -> B的置信度。

11、提升度：如果用戶購買商品B，100%會買C，那是不是意味著，如果用戶將商品B放入購物車，就可以向用戶推薦商品C呢？

12、大于1，說明有效，在購買A時推薦B，比直接推薦B，效果更好

13、等于1，說明無關(guān)，購買A與購買B，是獨立事件