1、推薦算法中
2、物品-物品用關聯規則；
3、人物-物品用協同過濾；
4、人-人用社會網絡分析；
5、特征-物品用預測建模，分類模型。
6、關聯規則和協同過濾算法
7、關聯規則，将所有用戶的高頻産品進行推薦，但是如果要清倉，清除一些低頻的産品，關聯規則不太适用；而協同過濾可以顧及長尾。
8、幾個概念的參考：
9、支持度（support）：共5筆訂單，3筆包含商品A，A的支持度是3/5。
10、置信度（confidence）：已知購買了A，有多大概率購買了B（即同時購買了AB），稱A -> B的置信度。
11、提升度：如果用戶購買商品B，100%會買C，那是不是意味着，如果用戶将商品B放入購物車，就可以向用戶推薦商品C呢？
12、大于1，說明有效，在購買A時推薦B，比直接推薦B，效果更好
13、等于1，說明無關，購買A與購買B，是獨立事件
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