솔루션즈액셀러레이터

개화를위한
추천 엔진

사전구축된코드,샘플데이터및
단계별지침을数据库노트북에
즉시적용합니다。

개맞춤형추천으로
전환 향상

고객은구매자여정의단계마다구사항이다릅니다。시나리오에맞는적절한추천도구모델을선택하세。콜드스타트문제가있나?콘텐츠기반추천도구를사용해보세。기존고객에게장바구니에추가하라고권하고싶으신가?다양하고심층적추천도구가도움이될수있습니다。

노트북1

基于图像的建议

构建一个基于相似度的电子商务图像推荐系统,该系统将商品的视觉相似度作为产品推荐的输入。

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노트북2

以市场为基础的建议

建立一个推荐器,利用产品的亲和力来推荐额外的产品。

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笔记本3

很大的建议

使用协作过滤器构建广泛而深入的推荐,利用重复购买的模式来推荐以前购买的和相关的产品。

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笔记本4

矩阵分解(ALS)建议

建立一个矩阵分解推荐来推断用户对各种产品的评分。本文的交替最小二乘(ALS)实现演示了矩阵分解的模式,该模式可扩展以适应现实场景中发现的大量用户和产品组合。

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