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项目背景推荐系统在电子商务的应用推荐系统的应用现状个性化营销的技术体系算法体系:核心算法+常规算法 全局排序(GRM):用户没有选择过的最热门的商品; 基于商品的协同过滤算法(OCF):基于商品之间的关联性。算法体系的优势成功案例一:在手机阅读平台的应用个性化营销体系的数据分析功能数据分析举例:阅读时间的分析数据分析举例:平台匹配性分析数据分析举例:手机阅读用户年龄分析数据分析起到的作用个性化短信推送的实施方案个性化短信推送的实施效果个性化推荐效果总结成功案例二:基于淘宝的个性化推荐系统实践淘宝数据具有高度稀疏性 对于书的推荐算法的精度与协同过滤相比提高了9倍; 而对于女装的推荐算法的精度提高了6倍。 说明:我们的核心算法不仅解决了淘宝数据的稀疏性难题,而且其精确度远远优于淘宝现有算法。感谢各位的倾听!