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Post by account_disabled on Mar 19, 2024 10:10:48 GMT
产品可能不属于电子类别本身如果不考虑子类别则推荐中不会有产品。我们的系统使用在线商店提供的类别层次结构数据来计算算法。因此父类别的推荐显示子类别的产品。该组件提供以下属性覆盖范围生成父类别的推荐。增加相关数据的影响力随着时间的推移人们对产品的兴趣可能会发生变化并且它们可能会变得不那么受欢迎或变得更受欢迎。这可能会受到各种外部因素的影响例如季节性促销等。 例如在夏季顾客经常订购短裤这在店里很受欢迎。而且随着冬季的到来可能没有其他更温暖 亚美尼亚电报号码数据 的产品会获得同样的受欢迎程度这意味现在推荐中。在我们的算法中数据越新对推荐的影响就越大。此外数据越旧它们对推荐的影响下降得越慢。例如今天和一个月前进入系统的数据对推荐的影响是不同的。而一年半前获得的数据也有大致相同的效果。我们的系统考虑了所有可用的历史数据。旧数据的影响较小但它们和新数据一样也参与计算推荐。 为了获得当前最相关的推荐可以仅采用最近的历史记录但是此时不受欢迎的产品类别的覆盖范围将会受到影响。要进行检查只需查看包含不同季节产品的类别并确保热门推荐与当前季节相对应。推荐也应该显示在本季不受欢迎的产品类别中。该组件提供以下属性相关性推荐显示与客户当前行为相匹配的产品。使用不同类型的事件客户在商店的网站上执行各种操作订购添加到购物车单击推荐和查看产品。最重要的行动是命令但通常数量相对较少。
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