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基于LBS信息推荐系统(2)
作者:网站采编关键词:
摘要：关键数据 店铺频率访问次数、光顾次数、收支金额、在店停留时间 …… 多渠道召回将基于店铺进行协同过滤和基于模型的协同过滤获得最优推荐方案个人
多渠道召回将基于店铺进行协同过滤和基于模型的协同过滤获得最优推荐方案个人对基于LBS的推荐的理解，推荐类别不超过3个，推荐项目不超过3个。
五个。推荐系统流程
推荐如下流程：
推荐系统形成闭环推荐，这使得推荐系统在推荐用户方面越来越准确。
数据流：
六.推荐产品评价
一个好的推荐系统可以大大提高整体成交量。例如，据传亚马逊推荐系统提供 35% 的营业额。同时，还需要对推荐系统的质量进行评价，一般从以下几个方面：
- 预测的准确性：消费者是否按照我们的推荐进入了推荐的店铺或店铺同类型的，是否有80%以上的用户进入我们推荐的店铺进行购物或消费，如果没有，则需要调整推荐算法。
- 用户满意度：可以根据用户的停留时间、消费金额、店铺评分、满意度评价进行评价，并设置一定的阈值。如果大于某个值，则推荐系统是好的，如果小于某个值，则推荐需要进一步优化。
- 覆盖率：这里的覆盖率是指在一定范围内是否有推荐（注意线索的合法合规性）。
- 多样性：由于用户兴趣随时可能发生变化，系统是否可以推荐一些消费者未消费过的店铺或新开的店铺，增加推荐列表的多样性。
- 惊喜度：推荐是否能给用户带来惊喜，这个数据一般是通过用户研究得到的。
- 信任：推荐的店铺是否受到消费者的信任？如果店铺已经出现信任危机，推荐系统仍然推荐给消费者，这会让消费者对推荐产生质疑，继续不信任推荐的准确性一般是通过用户研究获得的。
- 实时：消费者通常是理性和感性的。实时推荐可以确保及时推荐有用的信息。实时性体现在推送发生的时间间隔上，即消费者进入指定区域推送消息需要多长时间。
- 健壮性：系统的健壮性一般是指推荐系统本身是否经常出现问题、报告错误或服务器崩溃。
- 业务目标：最重要的评价指标，一个推荐系统好不好，就是不赚钱。一个好的推荐系统可以大大增加营业额和流量。
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标题图片来自Unsplash，基于CC0协议
文章来源：《信息系统工程》 网址: http://www.xxxtgc.cn/zonghexinwen/2021/0821/1277.html