买鞋理解推荐系统

引言

我去商场买鞋子，店员问我想买什么样的鞋子？具体有哪些要求？这其实是数据收集的过程。我说：“我想买一双穿着舒服，价格在200元左右，可以水洗的鞋子”。说完店员就从店里挑选了几双鞋给我，这其实是召回的过程。然后店员按照我刚才的描述加上这几双的鞋的销量给排了个序。这个挑选和排序其实就是推荐的过程。

场景设定

我要去商场买一双鞋子。

1. 数据收集

店员： 我刚走进鞋店，店员就开始跟我打招呼，问我一些问题，比如喜欢那种类型的鞋子，穿多大码？注重舒适还是外观？什么场合穿？大概什么价位等。同时观察我的行为、穿着和样貌等。

解析：这其实就是店员在为后续的推荐收集一些必要的数据信息。类似于推荐系统中数据收集阶段，比如用户的浏览记录、点击事件、购买记录和评分等。

2.数据预处理

店员：通过和我的交流，店员需要整理刚才聊天中收集的信息，比如过滤出有用的信息，去除闲聊的内容，还包括她通过观察和理解补充的一些信息。

解析：对收集的数据进行预处理。类似推荐系统中的步骤，如去除噪声数据、填补缺失值、规范数据格式等，确保数据的质量和完整性。

3.特征工程

店员：店员需要把我对鞋子的要求转化成更准确的标签，比如鞋子的尺寸、颜色、材质、价格范围和品牌等。这样一来方便她更快速的查询库存和后续的推荐。

解析：在推荐系统中，特征工程从数据中提取有用的特征，比如用户的年龄、性别、浏览