在這篇文章中，我們將帶您更接近這個世界，並教您如何逐步實現它。
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數據科學 - 如何使用機器學習創建推薦系統
什麼是推薦系統？
推薦系統是一種演算法，嘗試預測線上商店中的哪些產品或服務最有可 澳洲電話號碼數據 能被用戶購買，然後在用戶瀏覽時將其顯示在網路上。
在機器學習誕生之前，電子商務向消費者展示感興趣的商品的做法是添加「購買最多」或「評分最高」的清單。然而，這些類型的部分向所有使用者顯示相同的文章或服務。儘管推薦系統仍在使用，但事實證明，它可以為每個客戶提供不同的個人化建議，從而更加有效。
推薦系統如何運作？
推薦系統是根據從使用者瀏覽中收集的資訊進行資料分析，例如他們看到或購買了哪些產品以及他們如何與平台互動。
為此，需要使用先進的演算法，能夠對不同的使用者設定檔進行詳細比較並找到共同模式。因此，他們能夠推薦與每個特定消費者越來越相關的產品或服務。
推薦人的類型
在建立推薦系統時，專家可以使用兩種類型的策略：
協同過濾推薦：演算法的邏輯是基於使用者自身的特徵，以從使用者收集的資訊為中心。在這種情況下，先前的購買、您對產品的評分、每次購買的平均支出、偏好等都會被考慮。然後，尋找其他做出類似決定的類似用戶，偵測他們喜歡哪些產品或服務，然後向他們推薦。
具有基於內容的過濾器的推薦器：在這種情況下，預測的基礎不是人，而是產品或服務。不考慮使用者的購買特徵，而是考慮產品的特徵（價格、品牌、評級、尺寸...）來進行推薦。
我繪製了內容推薦類型的圖表
為什麼在電子商務中實施推薦系統？
它們增加了消費者額外購買的可能性。
他們使公司的整體銷售額最大化。
他們在網上商店中保留客戶的時間更長。
他們透過推薦消費者感興趣的產品來提高消費者滿意度。
使用該系統，客戶變得忠誠的機會會更高。
何時不使用機器學習來實現推薦系統
儘管實施推薦系統有很多好處，但目前它可能不是最適合您的業務的。如果您的客戶仍然很少，或者您的產品或服務目錄很小，那麼您能夠開發的演算法就不會很有用。擁有的客戶越多，產品或服務的範圍越廣，投資數據科學的利潤就越高。
