1.比方說是a在今天買了A物品和B物品,他下了這個訂單,然後b在買A物品的時候,下方推薦B物品。
抑或是a在今天買了A物品並下了訂單,第二天買了B物品,b在買A時,下方推薦B物品。
這樣的思路合理麼?還有什麼關於這個功能更深的需要思考的點呢?
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1.比方說是a在今天買了A物品和B物品,他下了這個訂單,然後b在買A物品的時候,下方推薦B物品。
抑或是a在今天買了A物品並下了訂單,第二天買了B物品,b在買A時,下方推薦B物品。
這樣的思路合理麼?還有什麼關於這個功能更深的需要思考的點呢?
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分析大量使用者行為再給予建議這是個大數據應用,大數據應用的關鍵在於統計數據,而不是某一個人的數據。
就這個功能來說,你可以統計(最近)買過 A 的人,在臨近的時段內都買過些什麼東西,按人(或人次)累加起來,取出最前面的幾個。
當然,這個簡單的演算法可能是不能滿足的你實際需求的,實際需要什麼,需要自己去分析,加一些條件,比如加入物品分類啊,促銷活動啊之類的一些因素進行分析