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[其他] [译]使用Google Cloud计算引擎和机器学习算法实现产品推荐

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夢中那抹笑、 发表于 2016-10-4 11:28:57
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翻译自 Google Cloud Platform 原文标题: Using Machine Learning on Compute Engine to Make Product Recommendations 原文地址: https://cloud.google.com/solu...
  在一个网络商店中,你可以使用谷歌云平台来创建一个可拓展的、高效可用的服务来向用户推荐相关的商品。
  网购平台的竞争从没有像今天这样激烈过,虽然顾客们在不同的供应商之间花费越来越的钱,但是对于单个零售商而言顾客们话费的钱却在变少。与此同时,单笔购物的消费也在变少,一部分的原因也是因为这种竞争只需要简简单单的一次点击。向顾客提供相关商品的推荐能够有效的将潜在顾客变为购买力并提高订单的平均价值。
  通过阅读这篇文章,你能够搭建起一个基本的环境用于支撑一个基础的推荐引擎,你也可以根据自己的需求不断的调整和完善它。在云平台上面运行推荐殷勤能够给开发者提供一个灵活、可拓展的解决方案。
  在这篇文章中,你将可以了解到一个真实的房地产租赁公司是如何计算相关推荐并向访问他们网站的用户推荐这些产品的。
  情景假设

  Samantha正在寻找一幢房子来度过她的假期。她在一家度假网站上面注册过账号并且曾经在这个网站上面购买过几次独家套餐。Sam想要找到根据自己的性格和品味推荐的房子。系统应该已经知道了她的口味,显然,根据她的过往订单,她喜欢的是豪华型的房子,因此,系统也应该向她推荐一些类似的房间。
   
[译]使用Google Cloud计算引擎和机器学习算法实现产品推荐-1 (解决方案,租赁公司,网购平台,Google,房地产)

  推荐方案概览

  为了向用户进行推荐,不管是让用户实时浏览到还是通过email告知用户,有以下几件事情是一定要做的。首先,如果你对用户的品味和爱好知之甚少,那么你可能只能根据商品的一些属性单独的进行推荐,但是你的系统一定要有能够从用户那儿学习的能力,也就是说能够从用户那里手机他们的喜好和行为。经过一段时间的说句搜集,当具备一定的数据量时,你就可以用通过机器学习算法来执行一些有用的分析并产生一些有价值的推荐了。为了让其他用户的输入也能够改善推荐的结果,推荐系统还需要能够周期性的进行重新训练。这篇文章中介绍的主要是已经有足够数据量能够进行很好的积极学习训练的情况下的推荐系统。
  一个典型的推荐引擎一般将数据经过以下这四步的处理:

[译]使用Google Cloud计算引擎和机器学习算法实现产品推荐-2 (解决方案,租赁公司,网购平台,Google,房地产)

  这种系统的结构可以通过一下这张图表来表示:
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彬春步贵 发表于 2016-10-4 14:55:22
我对楼主的敬仰如滔滔江水,绵延不绝!
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松影远山 发表于 2016-10-25 01:37:25
世界那么大,我想去看看
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yh7jt 发表于 2016-11-8 00:43:36
再踩踩,楼主辛苦了!
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