茶艺师导购中推荐商品和服务时可采取_茶艺师培训

千万别做茶艺师网络导购的商品推荐模型构建3网络导购的商品推荐模型构建3.1网络导购的商品推荐系统关键问题分析3.1.1关键问题分析A公司网络导购平台目前注册的网络导购人数为6万多人,年GMV高达40多亿。通过线下调研发现,对于网络导购,平台中商品分销池中商品数量越来越多,己达到千万级别,而提供给网络导购挑选商品的方式还是传统的关键词搜索和筛选方式,导致其挑选可以获利分销商品的时间越来越多;同商品和服务时,平台没有提供给网络导购科学的选培训品指导和建议,以至于一些网络导购仅仅是选择佣金金额比较大的商品去分享,茶艺师导致网络导购分享出去的商品的转化率比较低。综上可知,网络导购活跃度低的主要原因是网络导购分享出去商品的转化率低和挑选商品费事费力,以至于网络导购花费很大精力却没有获取相应的利益。本文决定使导购用基于协同推荐算法的商品推荐系统帮助网络导购进行选品,帮助网路导购可以简单且轻松的挣钱,但是在实际实现过程中网络导购的商品推荐系统存在以下三点问题:(1)数据稀疏性问题。稀疏的数据使相似度计算变得困难,从而推荐精度也大打折扣。

中级茶艺师有什么用因此,要想给网络导购提供准确的商品,必须解决数据稀疏性问题。对于新加入导购的培训网络导购,由于没有用户行为或者只有极少数的行为数据,导致没法很好的商品和服务计算相似度,以至于新的网络导购不能收到精准的商品推荐。(3)推荐算法的推荐精度和效率低。

茶艺师一般工资多少如果在协同推荐算法中加入网络导购的特征培训,对于解决网络导购的商品推荐系统中的“冷启动”问题具有很大的帮助。传统的协同过滤算法是通过的用户的历史行为数据去预导购测用户对于商品和内容的喜好,对具有相同爱好的用户进行推荐,茶艺师但是对于用商品和服务户行为较少甚至没有的网络导购,由于历史分享行为稀少,就出现了网络导购的“冷启动”问题。

本文对于用户培训行为较少的网络导购,通过提取网络导购的特征值去建立不同的网络导购群体,再根据不同的群体去推荐不同的商品,从而达到有效解决用户导购行为稀少的网络导购的“冷启动”问题。对于用户行为稀少的网络导购推荐相对应群体喜好的商品。本文首先概述了网络导购出现的社会背景和A公司搭建网络导购平台的公司背景,并提出了A公司网络导购平台现阶段存在的问题。之后,针对搭建网络导购的商品推荐系统涉及到的支持向量机、协同推荐算法以及支持商品和服务向量机与协同推荐算法混合使用的国内外文献进行研究,从而归纳总结出自己的研究思路。

同时,对网络导购、支持向量机、商品推荐系统和协同推荐算法进行简单的介绍和基础铺垫培训。,接着,对A公司搭建网络导购的商品推荐系统中的关键问题进行了深入的分析,并对存在的关键问题都分别提出了解决思路。同时,通过支持向量机、相关度和用户特征等对协同推荐算法从底层数据、算法本身以及推荐思路等方面进行了改进,并使用A公司的内部数据对改进的算法,从推荐导购精度、召回率和F因子三个商品和服务方面进行了验证。

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