校园闲置推荐算法构建推荐模型$$F（Y|X）$$ F：为商品算分决定推荐商品的排序 Y：为推测用户的行为，例如：点击商品详情页 X：商品特征（标签，地区，价格，用户点击次数），用户特征（兴趣，搜索历史，我想要） 商品特征 标签 用户发表闲置商品时，选择商品标签并保存在数据库表中 地区 按照发布地区与用户地区的距离对商品的推荐指数进行算分 用户特征 兴趣 在用户新登录软件时，增加用户选择兴趣的环节，为用户打上标签，推荐和用户相同兴趣的商品 搜索关键字 记录用户的搜索记录，增加用户兴趣的权重，如果用户在一开始并未选择兴趣，则加入用户特征 我想要 用户发布我想要的帖子，增加标签选项，和用户输入的商品关键字，按“我想要”关键字着重推送 商品关键字可以包括：低价，耳机，手表，距离近 涉及算法决策树 神经网络基于协同的推荐算法 基于协同过滤的推荐算法( Collaborative Filtering Recommendation)技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。它一般采用最近邻技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离，然后利用目标用户的最近邻居用户对商品评价 ...