推荐系统：如何使用机器学习创建一个推荐系统

如果您从事电子商务，那么这篇文章适合您！ 想象一下您自己浏览 Amazon、Netflix 或 Spotify 等平台。 您经常会遇到有关您感兴趣的产品、您可能喜欢的电影或连续剧或符合您品味的音乐的推荐。 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，许多公司实施该系统是为了获得众多好处。

本文将深入研究这个迷人的世界，并指导您逐步创建自己的推荐系统。

什么是推荐系统？

推荐系统是一种算法，旨在预测在线商店中用户最有可能购买的产品或服务。 然后，当用户浏览时，这些预测会显示在网站上。

在机器学习发展之前，电子商务平台依靠展示“购买最多”或“评分最高”的列表来吸引消费者。 然而，这些部分向所有用户显示相同的项目和服务。 虽然这些列表仍在使用，但事实证明，推荐系统可以为每个客户提供个性化的建议，从而更加有效。

推荐系统如何工作？

推荐系统分析从用户浏览活动收集的数据，例如他们查看或购买的产品以及他们与平台的交互。 这些系统使用先进的算法对用户配置文件进行详细比较，以识别常见模式。 因此，他们可以推荐与每个消费者越来越相关的产品或服务。

推荐人的类型

在创建推荐系统时，专家通常采用两种主要策略：

• 协作过滤推荐器：这些算法根据收集的有关用户的信息来关注用户的特征。 该算法考虑了以前的购买、产品评级、每次购买的平均支出和偏好。 然后，它会识别做出类似选择的相似用户，并确定他们想要哪些产品或服务。 基于此分析，该算法提供个性化推荐。
• 基于内容的过滤推荐：在这种方法中，预测是基于产品或服务的特征，而不考虑用户的购买历史或偏好。 相反，该算法会检查产品的特征，例如价格、品牌、评级、尺寸和其他相关属性，以生成推荐。
  
  
  

为什么在电子商务中实施推荐系统？

• 增加额外购买的可能性：鼓励客户发现和购买更多产品和服务，增加电子商务销售收入。
• 最大化整体销售额：优化产品可见性并增加销售额，从而提高转化率。
• 更长久地留住客户：让他们在您的在线商店中保持活跃，减少他们离开的机会并增加他们的潜在客户终身价值。
• 提高客户满意度：推荐符合客户兴趣和偏好的产品可以增强他们的购物体验。

• 培养客户忠诚度：当客户感到被理解并获得有价值的建议时，他们更有可能保持对您的企业的忠诚度。

  

何时不实施机器学习推荐系统

虽然推荐系统提供了许多好处，但如果您的客户群较小或者您的产品或服务目录有限，那么现在可能不是在您的企业中实施它们的最佳时机。 这些因素会限制算法的有效性。 随着客户群的增长和产品的扩展，投资数据科学会变得更有利可图。

如何利用机器学习创建推荐系统

由于其强大的代码和优化的语法，Python 在创建数据科学和机器学习工具以及 Web 应用程序方面受到广泛青睐。 由于其可靠性和广泛的软件开发支持，建议程序员进入该领域。

但是，也可以考虑替代语言，例如 Java、Golang、Node.js、PHP 或 Ruby。

Java 是 Python 及其主要竞争对手的最佳替代品。

如果您想实施网络推荐系统或改进已有的系统，我们的数据科学团队可以为您提供帮助。 如果您希望我们分析您的情况，请联系我们。

改进推荐系统的技巧

考虑位置

电子商务中推荐的放置很重要。 考虑建议出现的时间和地点，以优化系统功能和用户体验。

理想的位置可能会有所不同，具体取决于您的网站以及您提供的产品或服务的类型。 然而，电子商务的标准做法包括在文章底部或购买过程结束时显示推荐。

如果您需要更多说明，我们建议您进行 A/B 测试以做出最佳决定。

努力实现战略相关性

什么是好的推荐？ 事实是，并非所有为客户提供的建议都对您的公司有利。

虽然提供实用的建议至关重要，但有些建议可能过于明显，对客户没有价值。 因此，请考虑引入有风险的建议，让客户接触到不熟悉的产品和服务。

从商业角度来看，基于产品盈利能力的建议至关重要。 关键是要在对您的业务有利的因素和对客户有价值的因素之间取得平衡。

如果您想实施您的网络推荐系统或改进您已有的系统，我们的数据科学团队可以为您提供帮助。 我们希望我们已经帮助您学习实施网络推荐系统或通过提示和技巧改进您已有的系统！