在给定项目列表的情况下预测要出售的项目

Question

我们的数据集包含客户与他购买的产品的映射，如

c1->{P1, P2, p5} 
c2->{P3, P5, p4} 
c3->{P5, P2, p3}
....

在此基础上，我们需要为客户推荐产品，

让cx客户说我们需要推荐该产品，因为我们拥有cx从上面那套购买的数据，并且我们先运行以确定建议，但是对于大数据集来说它很慢？

有人可以给我们一些建议，我们可以解决这个问题吗？

Answer 1

我认为商家销售的商品是您的培训数据，然后随机商品就是您的测试数据。因此，最可能出售的商品将取决于商家当前销售的商品的“特征”。 “功能”是指商品，类别的价格，这些是您将拥有的详细信息。然后，为了确定算法，我建议你看一下特征空间。如果有小群集，那么即使最近邻搜索也会更好。如果分布很复杂，那么您可以选择SVM。有各种数据可视化技术。采用PCA并对前两个维度进行可视化可能是一个不错的选择。