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Post by joitarani9o on Mar 19, 2024 2:54:05 GMT -6
该算法最常用于主页和父类别页面。品类对兴趣形成的影响根据购买者互动的品类兴趣可以通过不同的方式形成。例如购买尿布或宠物食品后会对这些品类形成长期兴趣。在购买智能手机或冰箱后一个人不会对该类别产生兴趣因为他不太可能很快需要同一类别的第二种产品。对于每个类别我们的算法都会了解买家的兴趣在互动后如何变化。此外每种类型的互动都会对买家对该类别的兴趣产生不同的影响。对于某些类别最大的兴趣是通过查看类别页面产生的而对于其他类别则通过查看卡片订购该类别的产品或将产品添加到购物车来产生。 然而经常发生的情况是并非所有类别都有足够的数据让系统了解如何产生兴趣。因此我们收集所有类 亚美尼亚电报号码数据 似商来确定如何产生兴趣。如果您订购了不重复需求的产品您可以检查该组件的运行情况并确保同一类别的产品已从个人推荐中消失。该组件提供以下属性特异性使用购买者和类别的上下文效率建议与买家的任务相对应。产生对相关类别的兴趣如前所述订购后对某些类别的兴趣可能会消失。在这种情况下向客户的个人推荐可以显示什么内容并不明显。 同时买方可能会受益于补充其订单的产品。例如如果您购买了没有重复需求的手机类别产品则在个人推荐中显示其他手机是没有意义的但您可以显示补充订单的产品。在我们的系统中下订单后可以形成对类别的兴趣其中的产品补充了先前完成的订单。例如购买手机后您可以显示手机壳防护眼镜和其他配件等类别的推荐。换句话说该算法可以向以前购买的产品推荐相关产品。请注意并非每个类别都可以产生对相关类别的兴趣。如果您订购的产品不是重复需求的产品您可以检查该组件的运行情况并确保个人推荐包含与之前购买的产品相补充的产品。
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