Magento 亚马逊网站'；s相关项算法
所以，我正在头脑风暴出一个推荐的项目算法，我喜欢亚马逊的。它有“购买此产品的客户也购买了”和“相关”推荐部分。我猜前者基于销售数据，而另一个基于目录数据，例如类别、属性等 有人知道亚马逊或其他类似的大型零售公司是如何将这些推荐产品放到他们的产品页面上的吗？它是即时完成的还是在一定的时间间隔内完成的？现在我不能决定该怎么做。我倾向于后者，因为算法可能更复杂，但我猜这需要以一定的间隔进行处理和更新，以最小化页面加载时间Magento 亚马逊网站'；s相关项算法,magento,recommendation-engine,Magento,Recommendation Engine,所以，我正在头脑风暴出一个推荐的项目算法，我喜欢亚马逊的。它有“购买此产品的客户也购买了”和“相关”推荐部分。我猜前者基于销售数据，而另一个基于目录数据，例如类别、属性等 有人知道亚马逊或其他类似的大型零售公司是如何将这些推荐产品放到他们的产品页面上的吗？它是即时完成的还是在一定的时间间隔内完成的？现在我不能决定该怎么做。我倾向于后者，因为算法可能更复杂，但我猜这需要以一定的间隔进行处理和更新，以最小化页面加载时间 任何意见从程序员谁曾在这种类型的项目工作是欢迎的 亚马逊使用一种叫做基于项目的协
任何意见从程序员谁曾在这种类型的项目工作是欢迎的 亚马逊使用一种叫做基于项目的协同过滤的东西
谷歌“基于亚马逊项目的协同过滤”，因为我不能复制粘贴链接，因为谷歌的偷偷摸摸的跟踪 我的团队使用协同过滤构建了一个推荐系统，我们有一个离线预处理阶段和另一个动态计算阶段。 预处理阶段涉及最昂贵的计算，因此可以轻松快速地完成最终部分。 我们使用了SlopeOne算法，它已经是这样构造的 Amazon还使用Collaborative过滤，如下所述：
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