解决方案加速器

个性化推荐引擎

预构建的代码,示例数据和一步一步的指示准备在一个Databricks笔记本

通过个性化的推荐提高转化率

客户在购买过程的每个阶段都有不同的需求。为您的场景选择正确的推荐模型。冷启动问题?尝试基于内容的推荐。督促现有客户添加购物车?广泛而深入的推荐人会有所帮助。

笔记本电脑1

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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笔记本2

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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资源

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