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所以，我正在集思广益，想出一个推荐项目算法，我喜欢亚马逊的。它有“购买此商品的客户也购买了”和“相关”推荐部分。我猜前者是基于销售数据，而另一个是基于目录数据，例如类别、属性等。

有谁知道亚马逊或其他类似的大型零售公司如何将这些推荐产品拉到他们的产品页面上？它是即时完成的还是以特定的时间间隔完成的？我目前无法决定应该采用哪种方式。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时间间隔进行处理和更新，以最大限度地减少页面加载时间。

欢迎从事此类项目的程序员提出任何意见！

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亚马逊使用一种称为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”，因为谷歌的偷偷跟踪，我无法复制粘贴 hte 链接！

于 2012-06-13T11:09:56.277 回答
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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的阶段。预处理阶段涉及最昂贵的计算，因此最终部分可以轻松快速地完成。我们使用了 SlopeOne 算法，该算法已经具有这样的结构。

亚马逊还使用协作过滤，如下所述：

http://www.cs.umd.edu/~samir/498/Amazon-Recommendations.pdf

于 2012-12-28T16:37:04.653 回答