一常見推薦策略及在ota上的應(yīng)用??一推薦系統(tǒng)??

推薦系統(tǒng)是一種信息過濾系統(tǒng)，用于預(yù)測用戶對物品的評分或偏好，??個(gè)性化推薦的應(yīng)用廣泛，??非電商，??黑美人，淘寶，京東電影和視頻，youtube，愛奇藝，騰訊視頻，個(gè)性化音樂，stop， sign網(wǎng)易云音樂，QQ音樂??新聞，今日頭條，騰訊新聞??

推薦系統(tǒng)通過不同的策略建立用戶和物品的關(guān)系，從而將用戶可能感興趣的物品展示給用戶??策略，

一，基于物品的協(xié)同過濾，目前應(yīng)用最多該策略的主要思路，給用戶推薦那些和他們之間喜歡的物品相似的物品，??因?yàn)槭腔谟脩舻臍v史行為，所以能夠給推薦結(jié)果提供推薦理由，?.

該策略主要分成兩部，??一基于全站用戶的行為來計(jì)算物品間的相似度。??二找到與用戶歷史偏好的相似物品案，??相似度排序，推薦給用戶??策略，

二，基于用戶的協(xié)同過濾，基于用戶的協(xié)同過濾，是推薦系統(tǒng)中最古老的算法，??該策略的主要思路給用戶推薦，那些和該應(yīng)用該用戶相似即喜歡，但該用戶未購買的物品，??因?yàn)槭腔谙嗨?，用戶很難提供??令用戶幸福的推薦理由，??

該策略主要分成三部，??一，基于全站用戶的行為來計(jì)算用戶間的相似度，??二找到與目標(biāo)用戶相似度的用戶級，??

三，過濾掉相似用戶級的偏好產(chǎn)品集中目標(biāo)，已經(jīng)購買的產(chǎn)品，將剩下的產(chǎn)品推薦給用戶。??策略基于用戶標(biāo)簽，數(shù)據(jù)人群或物品的特征，??策略思路，??給用戶推薦和該用戶興趣相匹配的物品，該策略分成三部，??

一，基于用戶的行為，計(jì)算出用戶的興趣點(diǎn)，??而找到與用戶興趣匹配的物品，按照匹配度排序推薦給用戶。??依賴用戶對產(chǎn)品的搜索瀏覽和訂單行為來計(jì)算一個(gè)產(chǎn)品的相似度，??而基于用戶最近瀏覽的產(chǎn)品，找到相似的產(chǎn)品，作為推薦產(chǎn)品及??

三。??同時(shí)補(bǔ)充一些熱門產(chǎn)品，作為推薦產(chǎn)品及。?