我正在尝试根据电子商务的用户历史构建推荐器。有两种(可能更多)类型的事件:购买和查看。是否可以总结给定项目的购买次数和浏览次数(购买和浏览权重不同)?或者我会以这种方式混淆用户意图?
推荐系统:如何处理不同的事件
数据挖掘
推荐系统
2022-03-12 13:09:57
1个回答
我假设您正在使用像 ALS 这样的隐式反馈推荐方法。否则,汇总数据点通常没有意义,例如,如果您将其提供给期望评分的推荐者。
隐式 ALS 的输入在概念上是加权的用户-项目对。因此,也许使用用户项目点击的总和作为权重是有意义的。求和是有道理的。
但是,购买和查看是否似乎具有相同的权重?显然不是。购买是一个更强大的关联,应该相应地加权。
至于多少钱,我建议先按价格加权购买。然后按价格乘以购买点击率来衡量点击次数。购买 10 美元的商品重量为 10;如果 200 次点击中有 1 次导致购买,则为点击加权 0.2。
这是粗略的,但可能与在 ALS 上下文中捕获此信息的任何方法一样接近。
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