聯合過濾

聯合過濾是指在一群客戶中計算其相似性的方法。 聯合過濾應用程式會根據與目前使用者最相近的客戶群之網站使用行為,來產生這位使用者所適用的預測和推薦。 例如,如果特定客戶查看某本書,聯合過濾應用程式就會判斷出曾經查看或購買同一本書的客戶群。 之後,應用程式會根據所建立群組的成員也曾查看或購買過的其它項目,來產生一份可能的推薦清單。 任何特定推薦的適當性都由曾查看推薦項目之群組成員的數目來決定。 也就是說,如果群組中的 75% 買過推薦項目,則相較於只有一位群組成員查看過的項目而言,前者就具有高度適當性。 最後,會將最適當的推薦項目提供給目前客戶。

實際的聯合過濾實作比上述說明複雜得多。 許多都會用到可能包含下列項目的多重資料來源:

聯合過濾是在 WebSphere Commerce 中,藉由整合 Macromedia 的 LikeMinds 軟體來實作的。

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