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比方说用 MongoDB 存储了大量用户在各时间段的购买行为, 如何得出某个用户在特定时间段的购物偏好呢？
 | 1 murmur 2016-10-18 12:36:39 +08:00  1 现在没有一家购物网站是纯算法，基本都是竞价排名，如果真要做可以参考下关联规则算法，以及聚类这些 |
 | 2 Mistwave 2016-10-18 12:40:58 +08:00 via iPhone 1 我记得《集体智慧编程》一开始就讲的协同过滤，示例是 MongoDB 。 lz 可以翻翻看 |
 | 3 yidinghe 2016-10-18 12:44:31 +08:00 via Android 1 搞张表：用户 ID ，月份，商品分类，关注权重 要推荐时，从用户本月关注权重最高的几类商品中找。 |
| 4 murmur 2016-10-18 12:46:07 +08:00 我来详细的说一下， (1)如果你做为购物网站，没有竞价排名或者人工干预，那你设计就已经失败了 (2)我刚开始的回答不太恰当，关联规则是我认为很好的算法，值得用（虽然我了解这东西的时候还有问题），比如我买了柿子和菜刀，应该推荐给我鸡蛋或者白糖，而不是其他品牌的番茄和罐头，这是真的推荐 (3)某段时间的购物偏好，这个有意义么，其实购物的"偏好"根本不用算法，因为每个商品都有明确的分类，而且这个分类不需要算法就可以轻松确定而且准确，"买了柿子"的只能是购买蔬菜不会是购买了电器，只要简单的归类整理按时间划分就可以了。 |
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