У Amazon есть «Покупатели, которые купили этот товар, также приобрели».Что мне нужно в базе данных для «Покупатели, которые купили этот товар, также приобрели»?
Мне интересно и хочу добавить это в свою корзину, которую я сделал.
Какие поля нужны в базе данных? Любой сайт, блог или ресурсы для этого?
Можете ли вы предложить механизм, как мне его закодировать?
Вам нужна история заказов, чтобы вы могли проверить наличие других предметов, которые были куплены вместе с пользователем товара, который в настоящее время просматривается.
Возможно, вам не нужны новые поля в вашей базе данных - просто сохраняйте историю своих заказов. Затем, когда вы хотите, чтобы найти список того, что купили другие люди:
Простые системы счисления, как правило, делают довольно слабые рекомендации. Это проблема статистики/данных. – RickNZ
@RickNZ Простые подсчеты являются надежными оценщиками. Сложно ≢ лучше. @nickf @alix axel Вы можете включить пересечения и обрезать минимум 25% и улучшить счет. – isomorphismes
На шаге 2 я бы только считал предметы, которые были заказаны примерно в то же время, что и X, или давали им более высокий вес. –
Это не слишком сложно. Предположим, у вас есть следующие таблицы:
Чтобы найти продукты, которые вы ищете, вы должны найти множество клиентов, которые купили этот конкретный продукт ID:
SELECT CustomerID
FROM (Customers INNER JOIN (Orders INNER JOIN OrderItems))
WHERE OrderItem.ProductID = <your product id here>
Затем вам нужно получить другие продукты тех клиентов, которые купили:
SELECT ProductID
FROM (Customers INNER JOIN (Orders INNER JOIN OrderItems))
WHERE (Customer = <given customer ID>) AND (ProductID <> <your product id>)
Затем выберите лучшие товары, и вы отправитесь на гонки.
Примечание: Я численный парень. Гуру-гуру смогут сделать это в 1 запросе!:)
Необходимо "Programming Collective Intelligence". У них есть несколько хороших глав о рекомендациях и т. Д. Вы хотите прочитать о различиях Пирсона и других мерах.
Взгляните на Algorithms of the intelligent web, глава 3 «Создание предложений и рекомендаций». На ваш вопрос: необязательно, вам может понадобиться таблица с оценками пользователей для разных элементов. Основываясь на этих рейтингах, вы сможете измерить сходство между двумя клиентами, а затем выполнить оценку, основанную на этих значениях, на предметах, которые достигнет один из клиентов. Эти оценки используются для ранжирования позиций.
Также см. Главу 4 Apriori algorithm или ее общее описание here; это работает для предметов, купленных вместе и извлекающих некоторые правила ассоциаций. На основе этих правил вы обнаружите, какой из продаваемых вами предметов может быть добавлен в корзину клиента. По вашему вопросу: никакое дополнительное поле не должно быть добавлено в вашу базу данных; вы должны поддерживать только таблицу для групповых элементов, купленных вместе (содержимое корзин).
Подробнее plz? – shin