【电子商务推荐系统的算法与模型分析】一般推荐系统模型流程如图 。推荐 系统有三个重要的模块:用户建模模块，推荐对象建模模块，推荐 算法模块 ， 推荐 系统将用户模型中的兴趣需求信息与推荐object模型中的特征信息进行匹配，并使用对应的 ， 具体来说，Wish的推荐 系统利用机器学习算法根据用户的购买记录和行为数据来构建商品推荐 模型 。
1、 推荐 系统UserCF和ItemCFusercf(用户协同过滤) ， 又称基于用户的协同过滤算法 。协同过滤:是指众多用户可以在齐新协同工作，通过与网站的不断交互，他们的推荐 list可以不断过滤掉自己不感兴趣的项目，从而越来越满足他们的需求 。基于用户是指通过分析用户的行为(如浏览、收藏、添加购物车、购买)，计算出哪些用户有相似的兴趣，然后将兴趣相似的用户所关注的商品相互比较 。
步骤一般分两步:再举一个详细的例子:假设我们有这样的数据(用户(字母)商品(数字)_行为，)我们可以给不同的行为(假设浏览1分 ， 收藏3分 ， 购物车加5分，购买10分)不同的分数，得到如下数据:看起来很累，不方便计算，所以可以转换成矩阵形式 。称之为评分矩阵:计算相似度的方法有很多种，如余弦相似度、切比雪夫距离、欧律德距离、曼哈顿距离、贾卡德距离、皮尔逊系数等 。计算相似度的方法不同 ， 会导致相似度不同 。
2、wish上的商品 推荐权重根据什么设置Wish是基于电子商务 platform的公司，其产品推荐 weight根据算法进行调整 。具体来说，Wish的推荐 系统利用机器学习算法根据用户的购买记录和行为数据来构建商品推荐 模型 。这个模型会分析用户的历史行为和偏好，根据相关性、时效性、贡献度、经验值等指标综合权衡推荐产品的排名 。比如你经常在Wish上搜索、浏览、购买iPhone的相关产品 ， 那么Wish的推荐 系统会根据你的行为，推荐其他与iPhone相关的产品，比如耳机、手机壳等 。
3、利用SVD实现协同过滤 推荐 算法SingularValueDecomposition(SVD)广泛应用于机器学习领域算法 。不仅可用于降维中的特征分解算法，也可用于推荐 。优点:简化数据 ， 去除噪声，改善算法的结果 。缺点:数据的转换可能难以理解 。应用领域:推荐 engine(协同过滤、相似度计算)、图像压缩等 。
W2，...wn} ， 如果这n个特征向量是线性无关的，那么矩阵A可以用以下公式的特征分解来表示:aw σ w1 ， 其中w是由这n个特征向量展开的n×n维矩阵，σ是以这n个特征值为主对角线的n×n维矩阵 。一般我们会把W的这n个特征向量标准化，也就是满足||wi||21，或者wiTwi1 。此时，W的n个特征向量是标准正交基，充满WTWI，即WTW 1 。
4、 推荐 系统之用户画像
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