解決方案加速器

個性化推薦引擎

預構建的代碼，示例數據和一步一步的指示準備在一個Databricks筆記本

通過個性化的推薦提高轉化率

beplay体育app下载地址客戶在購買過程的每個階段都有不同的需求。為您的場景選擇正確的推薦模型。冷啟動問題?嚐試基於內容的推薦。督促現有客戶添加購物車?廣泛而深入的推薦人會有所幫助。

筆記本電腦1

基於圖像的建議

構建一個基於相似度的電子商務圖像推薦係統，該係統將商品的視覺相似度作為產品推薦的輸入。

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筆記本2

以市場為基礎的建議

建立一個推薦器，利用產品的親和力來推薦額外的產品。

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筆記本3

很大的建議

使用協作過濾器構建廣泛而深入的推薦，利用重複購買的模式來推薦以前購買的和相關的beplay娱乐ios產品。

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筆記本4

矩陣分解(ALS)建議

建立一個矩陣分解推薦來推斷用戶對各種產品的評分。本文的交替最小二乘(ALS)實現演示了矩陣分解的模式，該模式可擴展以適應現實場景中發現的大量用戶和產品組合。

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