實戰智能推薦系統（6）-- 用戶行爲分析

用戶行爲數據算法 爲了讓推薦結果個性化，就須要深刻了解用戶。生活中經過「聽其言，觀其行」來了解一我的。而對於算法，則是分析用戶行爲日誌。網站 用戶行爲在個性化推薦系統中通常分紅兩種-- 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愛的行爲，好比對商品評分，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愛的行爲，好比用戶瀏覽行爲。相比於顯性反饋，隱性反饋雖然不明確，但數據

>>阅读原文<<