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最新推荐文章于 2023-12-03 18:57:10 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xbmatrix/article/details/69487462
根据用户15个月的购买记录，预测2016年6月的购买行为。采用融合模型，结合2015年6月和2016年5月数据，处理缺失值，进行特征工程，包括数据拆分、去除噪声点、特征选择、降维、非数值类型转换、特征组合等。使用RF预测并进行参数调优，通过K折交叉验证评估。

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基于大数据的电商平台用户个性化推荐的分析与研究
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【推荐算法】如何利用用户行为数据为其做推荐？
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简述：基于用户行为分析的推荐算法是个性化推荐系统的重要算法，也被称为协同过滤算法，即通过用户与网站不断互动，来不断过滤自己感兴趣的物品。 基础概念 用户行为分类 按照反馈的明确性分 显性反馈行为： 用户明确表示对物品的喜好的行为，如点赞，评分等 隐形反馈行为： 不能明确反映用户喜好的行为，浏览日志，观看日志等 按照反馈的⽅向分 正反馈：指⽤户的⾏为倾向于指⽤户喜欢该物品。 负反馈：负反馈指⽤户的⾏为倾向于指⽤户不喜欢该物品 用户行为表示 用户行为分析 用户行为数据满足power law的分布，即长尾分
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