Algoritmo de artículos relacionados de Amazon.com

Entonces, estoy pensando en un algoritmo de elementos recomendados y me gusta el de Amazon. Tiene secciones recomendadas "Clientes que compraron esto también compraron" y "relacionadas". Supongo que el primero se basa en datos de ventas y el otro se basa en datos de catálogo, como categoría, atributos, etc.

¿Alguien sabe cómo Amazon u otras grandes empresas minoristas similares colocan estos productos recomendados en sus páginas de productos? ¿Se hace sobre la marcha o se hace a ciertos intervalos? No puedo decidir de qué manera se debe hacer en este momento. Me inclino por lo último, porque el algoritmo puede ser más complejo, pero supongo que esto deberá procesarse y actualizarse en cierto intervalo para minimizar los tiempos de carga de la página.

¡Cualquier comentario de programadores que hayan trabajado en este tipo de proyectos es bienvenido!

preguntado el 12 de junio de 12 a las 20:06

Aquí hay una gran respuesta que cubre esto: stackoverflow.com/questions/2323768/… - también hay un nuevo módulo xcommerce para magento que puede ser de su interés: magentocommerce.com/magento-connect/… -

Gracias por el enlace. ¡Muy útil! -

2 Respuestas

Amazon usa algo llamado filtrado colaborativo basado en elementos.

Google "filtrado colaborativo basado en elementos de Amazon" ya que no puedo copiar y pegar el enlace debido al seguimiento furtivo de Google.

Respondido el 13 de junio de 12 a las 12:06

Mi equipo construyó un sistema de recomendación utilizando filtrado colaborativo y tuvimos una fase de preprocesamiento fuera de línea y otra fase que se calculó sobre la marcha. La fase de preprocesamiento implicó el cálculo más costoso, por lo que la parte final se pudo realizar de manera fácil y rápida. Usamos el algoritmo SlopeOne, que ya está estructurado así.

Amazon también utiliza el filtrado colaborativo, que se describe aquí:

http://www.cs.umd.edu/~samir/498/Amazon-Recommendations.pdf

Respondido el 28 de enero de 15 a las 08:01

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