Was haben Menschen, die einen bestimmten Artikel gekauft haben, sonst noch gekauft? Was sind die wichtigsten Punkte bei der Umsetzung dieser Funktion?

1. Zum Beispiel hat jemand, der heute Artikel A und Artikel B gekauft hat, diese Bestellung aufgegeben, und als er dann Artikel A gekauft hat, wurde Artikel B unten empfohlen.
Oder vielleicht hat jemand heute Artikel A gekauft, eine Bestellung aufgegeben und am nächsten Tag Artikel B gekauft. Als er Artikel A kaufte, wurde Artikel B unten empfohlen.

Ist diese Idee vernünftig? Gibt es sonst noch etwas, worüber man sich bei dieser Funktion eingehend Gedanken machen muss?

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1. Zum Beispiel hat jemand, der heute Artikel A und Artikel B gekauft hat, diese Bestellung aufgegeben, und als er dann Artikel A gekauft hat, wurde Artikel B unten empfohlen.
Oder vielleicht hat jemand heute Artikel A gekauft, eine Bestellung aufgegeben und am nächsten Tag Artikel B gekauft. Als er Artikel A kaufte, wurde Artikel B unten empfohlen.

Ist diese Idee vernünftig? Gibt es sonst noch etwas, worüber man sich bei dieser Funktion eingehend Gedanken machen muss?

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Analysieren Sie eine große Anzahl von Benutzerverhalten und geben Sie dann Vorschläge. Dies ist eine Big-Data-Anwendung. Der Schlüssel zu Big-Data-Anwendungen liegt in statistischen Daten, nicht in den Daten einer bestimmten Person.

Was diese Funktion betrifft, können Sie die Personen zählen, die A (kürzlich) gekauft haben, und was sie in der nahegelegenen Zeit gekauft haben, sie nach Person (oder Personenzeit) addieren und die ersten paar herausnehmen.

Natürlich ist dieser einfache Algorithmus möglicherweise nicht in der Lage, Ihre tatsächlichen Anforderungen zu erfüllen. Sie müssen analysieren, was Sie tatsächlich benötigen, und einige Bedingungen hinzufügen, z. B. das Hinzufügen von Artikelklassifizierungen, Werbeaktivitäten und anderen Faktoren für die Analyse.