3 bob Adaptiv rezonans nazariyasiga kirish

Ta'rif shaxsiylashtirish

Fikr shaxsiylashtirish emas yangi, ko'p kompaniyalar shug'ullanadilar uni v oqim ma'lum vaqt. Uning mashhurligining oshishi, birinchi navbatda, global tarmoqda shaxsiylashtirishdan foydalanishning afzalliklari bilan bog'liq. Onlayn do'konlar deyarli real vaqtda shaxsiylashtirish imkonini beradi . Xaridor buyurtma berishdan oldin, sayt tashrif buyuruvchi uchun ko'proq mos keladigan boshqa mahsulotlarni tavsiya qilishi mumkin. Sotuvchi uchun vaqt omili juda muhim, chunki sotib olishdan oldin u ta'sir qilishi mumkin ustida Mehmon shunday yo'l uchun o'zgartirish uning yechim v tomoni ularning daromadlarini oshirish.

Ilova shaxsiylashtirish

Shaxsiylashtirish o'z ichiga oladi kiritish aniq ma `lumot va xulosa ba'zi hisob-kitoblar asosida foydalanuvchi uchun mo'ljallangan tavsiyalar. Shaxsiylashtirishni amalga oshirish usuli kiritilgan ma'lumotlarning turiga, chiqish bo'yicha tavsiyalarga qo'yiladigan talablarga va ba'zi hollarda hisoblash tezligi va aniqligiga qarab farqlanadi.
Ko'pgina kompaniyalar shaxsiylashtirishning turli usullaridan foydalanadilar. Aksariyat algoritmlar (yoki mavjud algoritmlarni sozlash usullari) sir saqlanadi, chunki ular egalari uchun strategik ahamiyatga ega. Amazon.com hamkorlikda filtrlash deb nomlangan usuldan foydalanadi. Ushbu usul ushbu mijoz va boshqa mijozlarning xaridlari o'rtasidagi o'xshashlik asosida tavsiyalarni ishlab chiqaradi . O'xshashlik o'lchovi xaridorlarning kichik guruhini umumiy massadan ajratish uchun ishlatiladi. Xaridorlarning kichik guruhini olgandan so'ng, tizim kichik guruh a'zolari o'rtasidagi farqlarga qarab tavsiyalar beradi.

Shaxsiylashtirish Bilan foydalanish ART1

ART1 algoritmi yordamida shaxsiylashtirish ikki bosqichdan iborat. Birinchidan amalga oshirildi standart algoritm ART1 uchun vektorlar belgilar ( mijoz ma'lumotlari). Keyinchalik, tavsiyani olish uchun xususiyat vektori (tavsiya qilinadigan xaridorni ko'rsatish) tahlil qilinadi, a shuningdek yangi element, Shunday qilib chaqirdi vektor jamlash (sum vektor). ART1 algoritmining o'ziga kiritilmagan yig'ish vektori klasterdagi xususiyat vektorlari ustunlari yig'indisidir (3.3-rasm).
O'ylab ko'ring jarayon ekstraditsiya tavsiyalar ustida misol. Faraz qilaylik nima Tavsiya qilishimiz kerak bo'lgan xaridor A klasteriga kiritilgan u xususiyat vektori bilan ifodalanadi. Xususiyat vektorining mazmuni misolga mos keladi. ustida guruch. 3.1 (hikoyalar xarid qilish mijoz). Birinchidan yoqilgan vektor yig'indisi , klasterda qaysi mahsulotlar (ustunlar) ko'rsatilganligini aniqlash kerak (ya'ni emas ) teng 0). Keyin algoritm topadi eng katta ma'nosi v vektor qiymat bilan xaridorning xususiyatlari vektoridagi ob'ektga mos keladigan yig'indi 0. Bu hisoblanadi mahsulot, emas sotib olingan xaridor lekin mashhur

1

0

0

0

0

Vektor belgilar u

1

0

0

1

0

Vektor belgilar v

1

0

0

1

1

Vektor belgilar w

3

0

0

2

1

Jamlama vektori
Guruch. 3.3. Xususiyat vektori va yig'ish vektoridan foydalangan holda mahsulot tavsiyasi

uchun klaster. Bunday ma `lumot hisoblanadi asos uchun tavsiyalar. Taxmin (yoki statistik bashorat) quyidagicha: xaridorlarning 66% v klaster allaqachon sotib olingan bu mahsulot (v misol mahsulot Bilan raqam uch), anglatadi, yuqori ehtimollik Bormoq, nima the mijoz ham tilaklar uning sotib olish.

sizga maslahat Siz .. qila olasiz; siz ... mumkin toping original kod algoritm san'at v papka/dasturiy ta'minot/ch3 arxivi, qaysi mumkin yuklab oling Bilan sayt "DMK bosing" yoqilgan manzili www.dmk.ru. _