数据科学：如何使用机器学习创建推荐系统
如果您有电子商务，这会让您感兴趣。首先，我想让你想象一下像亚马逊、Netflix 或 Spotify 这样的浏览平台。您肯定会看到许多有关您可能感兴趣的产品、您可能喜欢的电影或连续剧或您风格的音乐的建议。嗯，这些建议并不是随机的。它们是所谓的数据科学推荐系统的一部分，许多公司都实施该系统，因为它们给他们带来了大量的好处。
在这篇文章中，我们将带您更接近这个世界，并教您如何逐步实现它。
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数据科学 - 如何使用机器学习创建推荐系统
什么是推荐系统？
推荐系统是一种算法，尝试预测在线商店中的哪些产品或服务最有可能被用户购买，然后在用户浏览时将其显示在网络上。
在机器学习诞生之前，电子商务向消费者展示感兴趣的商品的做法是添加“购买最多”或“评分最高”的列表。然而，这些类型的部分向所有用户显示相同的文章或服务。尽管推荐系统仍在使用，但事实证明，它可以为每个客户提供不同的个性化建议，从而更加有效。
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推荐系统如何工作？
推荐系统基于从用户浏览中收集的信息进行数据分析，例如他们看到或购买了哪些产品以及他们如何与平台交互。
为此，需要使用先进的算法，能够对不同的用户配置文件进行详细比较并找到共同模式。因此，他们能够推荐与每个特定消费者越来越相关的产品或服务。
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