我尝试尽可能简单和结构化地解决问题。
我想通过 ML 模型回答的问题： 哪些客户“有希望”购买更多产品组（交叉销售），哪些是这些？
数据/现状： B2B 公司数据集，拥有超过 10 万名客户及其各自在约 30 个产品组中的营业额以及其他分类变量，例如行业（客户所在的行业）。客户总营业额可能因客户而异（有些在总共 2 个产品组中赚取 10,000 美元，有些在 20 个产品组中赚取 500,000 美元，有些在 1 个产品组中赚取 200,000 美元）。 目标是为每个客户说明该客户可能感兴趣的其他产品组。
初步想法： 通过协同过滤解决这个问题。我最关心的是如何处理营业额规模。到目前为止，我只看到了具有电影评级（比例为 1-5）的协同过滤方法，但在这种情况下，可能会出现 coll。因此过滤不适合这种变量/规模？
期待您的建议或提示，我可以在其中查看类似的解决方案！
非常感谢您的时间:) 注意安全！ 干杯， 克里斯蒂安