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商品推荐系统需求分析,系统需求分析包含哪些内容

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个性化推荐 系统的基本框架如下:参考国内最具代表性的百分点推荐 系统框架，个性化推荐。还引入了场景引擎、规则引擎和表现引擎，形成了推荐 engine的全新技术框架 ， 系统通过整合利用用户的兴趣偏好和属性，将商品的属性、内容和分类 ， 以及用户之间的社交关系、用户的偏好和/或 。

1、电商数据 分析的常用方法主要有?电商数据分析常用的方法主要是基于客户分析、竞争对手分析、网络数据分析、社交网络-4 。基于供应链分析，基于金融分析，基于机器学习预测分析，等等 。电子商务数据分析是通过对电子商务平台中的各种数据进行挖掘、分析和处理，发现用户行为规律和商业机会的过程 。电子商务数据分析常用的方法有:数据清理和预处理:对原始数据进行清理和预处理 ， 包括缺失值、异常值、重复值的处理，数据格式的调整和统一，以保证数据的质量和准确性 。
【商品推荐系统需求分析,系统需求分析包含哪些内容】
用户行为分析:通过用户行为数据分析，如浏览量、访问时间、购物车转化率、订单完成率等指标 ， 了解用户的行为习惯和消费趋势 ， 从而优化电商平台的用户体验，提高转化率 。产品销售分析:通过产品销售数据的分析，如销售额、销量、平均订单金额、转化率等指标，了解产品的销售情况和趋势，从而优化产品品类、定价和促销策略 。

2、 推荐 系统UserCF和ItemCFusercf(用户协同过滤)，又称基于用户的协同过滤算法 。协同过滤:是指众多用户可以在齐新协同工作，通过与网站的不断交互，他们的推荐 list可以不断过滤掉自己不感兴趣的项目，从而越来越满足他们的需求的需求 。以用户为基础，就是通过分析用户对-1的行为/(比如浏览、收藏、加入购物车、购买)计算出哪些用户有相似的兴趣，然后把有相似兴趣的用户的关注点放入商品mutual-0 。

一般步骤分两步:再举一个详细的例子:假设我们有这样的数据(user(letter)商品(number)_ behavior，)我们可以给不同的行为不同的分数(假设浏览1分，收藏3分，购物车加5分，购买10分) ， 得到如下数据:看起来很累 ， 没必要 。称之为评分矩阵:计算相似度的方法有很多种，如余弦相似度、切比雪夫距离、欧律德距离、曼哈顿距离、贾卡德距离、皮尔逊系数等 。计算相似度的方法不同 ， 会导致相似度不同 。

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