1.比方说是a在今天买了A物品和B物品,他下了这个订单,然后b在买A物品的时候,下方推荐B物品。
抑或是a在今天买了A物品并下了订单,第二天买了B物品,b在买A时,下方推荐B物品。
这样的思路合理么?还有什么关于这个功能更深的需要思考的点?
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1.比方说是a在今天买了A物品和B物品,他下了这个订单,然后b在买A物品的时候,下方推荐B物品。
抑或是a在今天买了A物品并下了订单,第二天买了B物品,b在买A时,下方推荐B物品。
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分析大量用户行为再给出建议这是个大数据应用,大数据应用的关键在于统计数据,而不是某一个人的数据。
就这个功能来说,你可以统计(最近)买过 A 的人,在临近的时段内都买过些什么东西,按人(或人次)累加起来,取出最前面的几个。
当然,这个简单的算法可能是不能满足的你实际需求的,实际需要什么,需要自己去分析,加一些条件,比如加入物品分类啊,促销活动啊之类的一些因素进行分析