Events PredictionIO定制通用推荐程序
我想为我们的网站实现一个通用的推荐程序 我已经成功地设置了教程定制的基本配置 我们提供的服务是电子商务，用户可以购买，比如，从0到5的价格，并在其他操作中保存产品 我对如何设置这些有点困惑：Events PredictionIO定制通用推荐程序,events,predictionio,Events,Predictionio,我想为我们的网站实现一个通用的推荐程序 我已经成功地设置了教程定制的基本配置 我们提供的服务是电子商务，用户可以购买，比如，从0到5的价格，并在其他操作中保存产品 我对如何设置这些有点困惑： 喜欢/不喜欢 保存/删除 比率 我知道我可以将属性附加到事件上，但我不知道如何将负权重设置为“不像”和“移除”事件。 此外，如果我没有设置一个范围来评估一个产品，我也不知道该算法如何对评级进行加权 希望你能启发我 Bests通用推荐器基于相关交叉发生算法，该算法测量任意数量的指标与建议行动的相关性。在您
- 喜欢/不喜欢
- 保存/删除
- 比率
Bests通用推荐器基于相关交叉发生算法，该算法测量任意数量的指标与建议行动的相关性。在您的情况下，您希望用户“购买”，因此您应该将其作为主要事件，并将其与所有其他事件进行比较 主要事件是
- 买
- 像
- 不像
- 保存（到购物车？）
- 移除（从购物车中移除？如果不是很可能的指标）
- 费率（是否有范围？）
将事件分为两种类型的要点是，Universal Recommender将测试哪些次要事件与“购买”相关，并将自动对它们进行加权，以便所有这些事件都可以用于推荐 通用推荐器是建立在相关交叉发生算法的基础上的，该算法测量任意数量的指标与要推荐的操作的相关性。在您的情况下，您希望用户“购买”，因此您应该将其作为主要事件，并将其与所有其他事件进行比较 主要事件是
- 买
- 像
- 不像
- 保存（到购物车？）
- 移除（从购物车中移除？如果不是很可能的指标）
- 费率（是否有范围？）