특정 아이템을 구매한 사람들은 또 무엇을 구매하게 되었나요? 이 기능을 구현한 핵심 포인트는 무엇인가요?

1. 예를 들어 오늘 A상품과 B상품을 구매했는데, B상품이 A상품을 구매했을 때 아래 B상품을 추천했습니다.
혹은 A상품을 오늘 구매하고 다음날 B상품을 구매했을 수도 있고, B상품을 구매했을 때 아래 B상품을 추천했을 수도 있습니다.

이 아이디어가 합리적인가요? 이 기능에 대해 깊이 생각해야 할 다른 사항이 있습니까?

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1. 예를 들어 오늘 A상품과 B상품을 구매했는데, B상품이 A상품을 구매했을 때 아래 B상품을 추천했습니다.
혹은 A상품을 오늘 구매하고 다음날 B상품을 구매했을 수도 있고, B상품을 구매했을 때 아래 B상품을 추천했을 수도 있습니다.

이 아이디어가 합리적인가요? 이 기능에 대해 깊이 생각해야 할 다른 사항이 있습니까?

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수많은 사용자 행동을 분석하고 제안하는 빅데이터 애플리케이션입니다. 빅데이터 애플리케이션의 핵심은 특정 개인의 데이터가 아닌 통계 데이터에 있습니다.

이 기능은 (최근) A를 구매한 사람과 가까운 기간에 구매한 상품을 집계하여 개인(또는 개인 시간)별로 합산하여 상위 몇 개를 꺼낼 수 있습니다.

물론, 이 간단한 알고리즘은 실제 요구 사항을 충족하지 못할 수도 있습니다. 실제로 필요한 것이 무엇인지 분석하고 품목 분류, 프로모션 활동 및 기타 분석 요소를 추가하는 등 몇 가지 조건을 추가해야 합니다