線上系統有些業務是每天幾百篇增量資料個性化，或者是運營每天選定幾百、幾千個商品sku
池子個性化，這種是比較好進行儲存管理以及實現的。全站資料進行個性化，每個人相關資料一般
就只有幾個幾十個多個上百個，這個量級資料還可以快取儲存，可以存下來的。
經分析歷史資料發現95%以上使用者只看前30頁，也就是300條資料。
這時我們就可以redis快取30頁資料，300條之外其他資料儲存在mangodb中和elasticsearch中。
大部分使用者請求通過快的快取滿足使用者需求，小部分使用者翻看到30頁之外時通重載入mangodb資料來
使用者時間，提高使用者決策效率。
細實現可以看個性化推薦系統（二）---構建推薦引擎以及個性化推薦系統（四）--- 推薦系統服務端。
離線計算排出每個spu（同種類不同型號不同顏色商品集合例如iphone有多個記憶體尺寸、多種顏色，但都屬於一
都是需要花時間花人力去解決的好問題。
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個性化推薦系統
基於協同過濾的推薦大體包括 基於專案的協同過濾 item basedcf 基於使用者的協同過濾 user basedcf 基於模型的協同過濾演算法 1 3 基於專案的協同過濾 item basedcf 首先根據不同使用者歷史購買商品的評分資訊計算出各專案之間的相似度，構建各專案之間的相似度矩陣 再找...
推薦系統概述 個性化推薦
1.從乙個例子出發 兩名使用者都在某電商 購買了a b兩種產品。當他們產生購買這個動作的時候，兩名使用者之間的相似度便被計算了出來。其中一名使用者除了購買了產品a和b，還購買了c產品，此時推薦系統會根據兩名使用者之間的相似度會為另一名使用者推薦專案c。2.應用現狀 推薦系統可以說是無處不在了，比如 ...
如何輕鬆實現個性化推薦系統
這裡採用的是.net的乙個引用nreco.recommender.dll，這是乙個國外電影 推薦系統衍生而來的，有興趣的可以到他們的官網看看。首先需要對資料庫進行設計，增加一張使用者的行為資料表,記錄使用者訪問 的行為，例如 的一般記錄瀏覽的商品和購買過的商品，根據你的業務邏輯進行設計。需要對商品的...