實戰智能推薦系統（6）-- 用戶行爲分析

用戶行爲數據 爲了讓推薦結果個性化，就需要深入瞭解用戶。生活中通過「聽其言，觀其行」來了解一個人。而對於算法，則是分析用戶行爲日誌。 用戶行爲在個性化推薦系統中一般分成兩種-- 顯性反饋行爲和隱性反饋行爲。顯性反饋行爲包括用戶明確表示對物品喜好的行爲，比如對商品評分，喜歡或不喜歡。隱性反饋行爲指的是那些不能明確反饋客戶喜好的行爲，比如用戶瀏覽行爲。相比於顯性反饋，隱性反饋雖然不明確，但數據量更大。

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