为了向一个客户提供建议，可以使用有关他资源用户的一系列信息。这对于“协同过滤”策略来说尤其典型。可以使用基于亲和力的推荐算法，该算法是根据用户资料中的信息形成的。通过比较类比，系统选择符合客户明确优先事项的建议。
全球策略适用于任何用户，无论他们是新用户还是老用户，无论是否忠于品牌。如果使用个性化和情境策略，那么它们的有效性将需要有关客户 WhatsApp 号码数据 的信息，特别是有关他的偏好（个性化策略）或他的位置（情境）的相似性。
推荐中考虑的用户数据越完整，其有效性就越高。对于普通顾客，会产生相当大量的信息，因此对他们使用全球战略是没有意义的；应该使用情境 因此请继续阅读并获得深刻见解！ 化和个性化的，因为它们可以最大限度地考虑个人信息。通过结合多种策略可以提高效率。
也讀吧！
推荐系统算法
- 皮尔逊相关系数
该算法可用于识别多个客户端之间的相似性。为 手机号码列表 此，我们使用了两个特征的线性相关性分析。需要注意的是，这种方法不适合研究一组用户。
- 协同过滤的原理
与硬聚类一起使用的也是这一原则，它也考虑了用户的偏好和行为，但算法更复杂。不幸的是，它至少有两个缺点。第一个涉及新用户，由信息，他们很难选择相关的优惠。第二种是冷启动：推荐系统中新产品的数量很少。
- 聚类
该方法基于给定的特征空间来确定用户之间的相似性。这些属性因资源而异，取决于内容。对于网上商店来说，这可能是服装商品；对于音频服务，这可能是音乐作品。当多个用户的特征重合或相似时，这些客户端就会被分组成簇。
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内容过滤原理
对称联合滤波方法。它使用有关其他用户喜欢什么的信息。内容过滤涉及使用有关消费者自身标记的数据。这种方法的缺点是冷启动和建议的标准性质。