电子商务推荐系统介绍
电子商务系统
电子商务系统一、系统概述电子商务系统主要包括商家端和消费者端两个部分。
商家端是供商家使用的平台，它提供了商品管理、订单处理、客户管理等功能，帮助商家方便地管理自己的在线商店。
消费者端是供消费者使用的平台，它提供了商品浏览、购买、支付等功能，帮助消费者方便地购买自己需要的商品。
二、系统功能1. 商品管理商家可以在系统中添加和编辑自己的商品信息，包括商品图片、价格、描述等，方便消费者浏览和购买。
商家还可以对商品进行分类和标签管理，提高商品的可发现性和用户体验。
2. 订单处理当消费者下单购买商品后，系统会生成相应的订单信息，包括订单号、商品信息、购买数量、收货地址等。
商家可以在系统中查看和处理订单，包括确认订单、发货、退款等操作，保证订单的及时处理和交付。
3. 支付结算系统提供了多种支付方式，包括支付宝、微信支付、银行卡等，帮助消费者方便地完成支付。
商家还可以在系统中查看和管理自己的结算信息，包括账单、收入等，方便财务管理。
4. 客户管理商家可以在系统中查看和管理自己的客户信息，包括消费者的购买记录、地址信息、联系方式等。
商家可以通过客户管理功能了解客户的需求和购买习惯，为客户提供更好的服务。
5. 评价和反馈消费者可以在系统中对购买的商品进行评价和反馈，帮助其他消费者了解商品的质量和服务态度。
商家可以通过评价和反馈了解消费者的意见和建议，不断改善自己的服务和商品质量。
三、系统架构电子商务系统的架构主要包括前端、后端和数据库三个部分。
前端是指系统的用户界面，包括网页和移动端应用，提供给消费者和商家使用。
后端是指系统的核心逻辑和功能，负责处理用户请求，管理数据和逻辑业务。
数据库是存储系统数据的地方，包括商品信息、订单信息、用户信息等。
1. 前端前端主要包括网页和移动端应用两个部分。
网页是系统的主要用户界面，提供给消费者和商家使用。
移动端应用是系统的扩展功能，方便用户在移动设备上使用系统功能。
2. 后端后端主要包括服务器和逻辑功能两个部分。
电子商务中的主动推荐系统研究
电子商务中的主动推荐系统研究随着信息技术和互联网的不断发展，电子商务已成为人们购物的重要方式之一。
然而，随着电子商务中商品的越来越丰富，顾客往往面临着选择困难和信息过载的问题。
因此，如何让顾客更加便利地找到自己需要的商品，是电子商务发展中的一个重要问题。
主动推荐系统是电子商务领域常用的一种技术手段，它通过对用户行为进行分析，自动推荐与用户兴趣相符的产品，从而提高用户购物的效率和满意度。
本文将探讨电子商务中主动推荐系统的研究现状和发展趋势。
一、推荐系统的分类推荐系统可以分为基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐两种。
基于内容的推荐系统是通过对商品内容进行分析，推荐与用户已知喜好相似的商品。
例如，顾客购买了一件衬衫，基于内容的推荐系统可以推荐与衬衫品牌、颜色、尺码相似的其他衬衫。
基于协同过滤的推荐系统则是通过对用户的行为数据进行分析，推荐与其他用户喜好相似的商品。
例如，顾客购买了苹果手机，基于协同过滤的推荐系统可以推荐其他苹果手机用户购买过的产品。
二、推荐系统的核心算法推荐系统的核心算法包括基于规则的推荐、基于信息检索的推荐、基于协同过滤的推荐和混合推荐算法。
基于规则的推荐算法是通过预定义的规则对商品进行推荐，例如购买电视机的用户可能也会对购买音响感兴趣。
基于信息检索的推荐算法是通过对商品的特征进行相似性检索，推荐与用户已知喜好相似的商品。
基于协同过滤的推荐算法则是通过对用户行为进行分析，找出具有相似行为模式的用户，推荐这些用户喜欢的商品给当前用户。
混合推荐算法是将两种及以上的推荐算法进行结合，以提高推荐结果的准确性和覆盖率。
三、推荐系统的应用场景目前，主动推荐系统已经在许多电子商务网站中得到广泛应用，例如淘宝、京东等。
在手机应用商店中，推荐系统可以根据用户已安装的应用，推荐用户可能感兴趣的新应用。
在电影网站中，推荐系统可以根据用户已经欣赏的电影和评分，推荐用户可能喜欢的新电影。
在购物网站中，推荐系统可以分析用户的浏览记录、购买记录和搜索记录，推荐用户可能感兴趣的商品。
电子商务推荐系统介绍
协同过滤算法
• 任务：预测下表中问号所对应的得分
2024/8/6
基于最近邻居的协同过滤算法
• 以用户U1对电影I3的评分为例： • 对电影I3有用户U2,U3,U4进行评分 • 分别计算U1和U2,U1和U3,U1和U4的相似度
（利用余弦相似性）
2024/8/6
sim (U 1,U 3)(42 4 *3 22 )(3 2 * 23 32)0.9430 sim (U 1,U 4)(42 4 *3 22 )(3 2 * 24 42)0.8944
2024/8/6
电子商务推荐系统简介
• 推荐技术分类标准： ▪ 自动化程度(Degree of Automation)：客户为了得到推荐 系统的推荐是否需要显式的输入信息 ▪ 持久性程度(Degree of Persistence)：推荐系统产生推荐 是基于客户当前的单个会话(Session)还是基于客户的多 个会话
2024/8/6
基于最近邻居的协同过滤算法
• 表示阶段：用m*n阶客户-商品矩阵表示 • Ri, j = 1，如果第i个客户购买了第j件商品 • Ri, j = 0，如果第i个客户没有购买第j件商品
2024/8/6
基于最近邻居的协同过滤算法
• 上述表示称为原始表示(Original Representation)，这种表示 的主要问题有： ▪ 稀疏性(Sparsity)：大部分的客户购买的商品不到全部商 品的1%，从而使得推荐精度很低 ▪ 适应性(Scalability)：计算代价随着客户数目和商品数目 的增加而增加，很难满足实时性要求 ▪ 同义词问题(Synonymy)：同一类商品的名字不一样
基于聚类的推荐算法
• 用户聚类和项目聚类
人工智能电子商务平台中的智能推荐
人工智能电子商务平台中的智能推荐随着人工智能技术的不断发展和应用，电子商务平台也逐渐引入了智能推荐系统，以提供更加个性化和精准的购物推荐服务。
智能推荐系统通过分析用户的历史行为、兴趣偏好和社交网络等数据，为用户推荐符合其需求的商品或服务，提高用户的购物体验和满意度。
本文将探讨人工智能电子商务平台中的智能推荐系统的原理、应用和挑战。
一、智能推荐系统的原理智能推荐系统的核心原理是通过机器学习和数据挖掘技术，对用户的行为数据进行分析和建模，从而预测用户的兴趣和需求。
主要包括以下几个步骤：1. 数据收集：智能推荐系统需要收集用户的行为数据，包括浏览记录、购买记录、评价等。
这些数据可以通过用户登录、浏览记录、购物车等方式进行收集。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和处理，去除噪声和异常值，将数据转化为可用的格式。
同时，还需要对数据进行特征提取和降维处理，以减少计算复杂度和提高推荐效果。
3. 用户建模：通过分析用户的行为数据，建立用户的兴趣模型。
可以使用协同过滤、内容过滤、基于关联规则等方法进行建模，以预测用户的兴趣和需求。
4. 商品建模：对商品进行特征提取和建模，以描述商品的属性和特点。
可以使用文本挖掘、图像识别等技术进行商品建模，以提高推荐的准确性和个性化程度。
5. 推荐算法：根据用户的兴趣模型和商品的特征模型，使用推荐算法为用户生成个性化的推荐结果。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
二、智能推荐系统的应用智能推荐系统在电子商务平台中有广泛的应用，可以提供个性化的购物推荐、广告推荐、社交推荐等服务，提高用户的购物体验和满意度。
1. 个性化购物推荐：智能推荐系统可以根据用户的兴趣和需求，为用户推荐符合其口味和喜好的商品。
通过分析用户的购买记录、浏览记录和评价等数据，系统可以了解用户的偏好和购物习惯，从而为用户提供个性化的购物推荐。
2. 广告推荐：智能推荐系统可以根据用户的兴趣和需求，为广告主提供精准的广告投放服务。
推荐系统的工作原理
推荐系统的工作原理推荐系统是一种应用于电子商务、社交媒体、内容平台等领域的重要技术，它通过分析用户的历史行为和特征，为用户提供个性化的推荐信息。
在现如今海量信息的时代，推荐系统可以帮助用户发现有趣的内容、节省搜索时间，提高用户体验。
一、用户建模推荐系统首先需要对用户进行建模。
建模主要包括用户行为数据的采集和用户特征的提取。
用户行为数据可以包括点击记录、购买记录、评分记录等。
通过分析用户的行为数据，可以了解用户的兴趣爱好、购买偏好等信息。
同时，还可以从用户的个人信息、性别、年龄等特征中提取用户的特征，用于后续的推荐计算。
二、物品建模推荐系统还需要对物品进行建模。
物品可以是商品、新闻、视频等内容。
对于每个物品，系统需要从中提取出一些关键特征，用于计算与用户兴趣的匹配度。
例如，对于商品，可以提取商品的属性、品牌、价格等特征。
三、推荐算法推荐系统通过推荐算法来为用户生成个性化推荐。
推荐算法的选择和设计非常重要，不同的算法适用于不同的场景和应用。
目前常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
1.基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法主要是根据用户的历史行为和物品的内容特征来计算用户-物品的匹配度。
这种算法适用于物品的内容信息丰富的场景，例如新闻推荐、音乐推荐等。
它可以根据用户的偏好，向用户推荐与其兴趣相关的内容。
2.协同过滤推荐算法协同过滤推荐算法是通过分析用户的行为数据来计算不同用户之间的相似性，然后根据相似用户的行为来为用户生成推荐。
这种算法适用于用户行为数据相对丰富的场景，例如电子商务平台。
它可以利用用户之间的行为关联性，向用户推荐与其购买历史相似的商品。
3.深度学习推荐算法深度学习推荐算法是近年来发展起来的一种推荐算法。
它通过深度神经网络来对用户和物品进行建模，并通过学习用户和物品之间的潜在关系来生成推荐。
这种算法适用于数据规模庞大、特征复杂的场景，例如社交媒体平台。
四、推荐结果过滤与排序推荐系统生成的推荐结果往往是一个列表，系统需要对这个列表进行过滤和排序，以提供最合适的推荐信息给用户。
电子商务中的个性化推荐系统分析
电子商务中的个性化推荐系统分析在当今数字化时代，随着电子商务的蓬勃发展，个性化推荐系统成为了各大电商平台的核心竞争力之一。
个性化推荐系统通过分析用户的浏览、购买行为，以及其他个人信息，能够准确预测用户的偏好，从而向其推荐最适合的商品或服务。
本文将对电子商务中的个性化推荐系统进行深入分析，并探讨其对用户行为和电商发展的影响。
一、个性化推荐系统的概述个性化推荐系统是一种基于数据挖掘和机器学习算法的信息过滤系统，通过对用户数据的分析，能够向用户提供个性化的推荐结果。
传统的推荐系统主要基于商品的特征、用户的评价等因素进行推荐，而个性化推荐系统更注重用户的个人偏好和兴趣，为用户提供更加精准的推荐服务。
二、个性化推荐系统的数据来源和分析方法个性化推荐系统的数据来源主要包括用户行为数据、用户个人信息以及商品的属性等。
通过收集、分析和挖掘这些数据，推荐系统可以建立用户画像，了解用户的兴趣爱好和行为模式，从而实现个性化推荐。
在个性化推荐系统的分析方法方面，常用的包括协同过滤、内容过滤和混合过滤等。
协同过滤是指根据用户之间的行为相似性和兴趣相似性进行推荐，内容过滤是根据商品的属性和用户的个人信息进行推荐，而混合过滤则是结合协同过滤和内容过滤的方法进行推荐。
三、个性化推荐系统的优势和挑战个性化推荐系统具有以下几个优势：首先，它能够提高用户的购物体验，减少信息过载带来的困扰；其次，它能够根据用户的兴趣偏好，推荐用户可能感兴趣的商品，提高购买转化率；最后，它能够提高电商平台的销售额和利润。
然而，个性化推荐系统也面临一些挑战。
首先，隐私保护是一个重要问题，用户的个人信息需要得到妥善保护；其次，数据的稀疏性和冷启动问题也是个性化推荐系统的挑战之一；最后，如何避免推荐算法的偏见和陷阱，保持推荐结果的公正性也是需要解决的问题。
四、个性化推荐系统对用户行为的影响个性化推荐系统对用户行为有着深远的影响。
首先，它能够降低用户的搜索成本，提高用户的购物效率，节约用户的时间。
电商个性化商品推荐系统
电商个性化商品推荐系统第1章引言 (4)1.1 个性化推荐系统的概念 (4)1.2 电商个性化推荐的重要性 (4)1.3 研究目的与意义 (4)第2章个性化推荐系统基础理论 (5)2.1 推荐系统的发展历程 (5)2.1.1 早期的推荐系统 (5)2.1.2 内容推荐系统 (5)2.1.3 混合推荐系统 (5)2.1.4 深度学习时代的推荐系统 (6)2.2 个性化推荐系统的分类 (6)2.2.1 基于用户相似度的推荐系统 (6)2.2.2 基于项目相似度的推荐系统 (6)2.2.3 基于模型的推荐系统 (6)2.2.4 基于用户行为的推荐系统 (6)2.3 个性化推荐系统的关键技术 (6)2.3.1 用户建模 (6)2.3.2 项目建模 (6)2.3.3 相似度计算 (6)2.3.4 推荐算法 (7)2.3.5 推荐系统的评估 (7)第3章用户画像构建 (7)3.1 用户数据采集与处理 (7)3.1.1 数据采集 (7)3.1.2 数据处理 (7)3.2 用户特征提取 (7)3.2.1 用户行为特征 (7)3.2.2 用户内容特征 (7)3.2.3 用户人口统计特征 (8)3.3 用户画像更新与维护 (8)3.3.1 用户行为监测 (8)3.3.2 用户画像更新 (8)3.3.3 用户画像优化 (8)3.3.4 用户画像维护 (8)第4章商品特征提取与表示 (8)4.1 商品数据的来源与处理 (8)4.1.1 数据清洗 (8)4.1.2 数据集成 (8)4.1.3 数据转换 (8)4.2 商品特征的提取方法 (9)4.2.1 基于内容的特征提取 (9)4.2.2 基于用户行为的特征提取 (9)4.2.3 基于协同过滤的特征提取 (9)4.3 商品表示与相似度计算 (9)4.3.1 向量空间模型 (9)4.3.2 深度学习表示 (9)第5章个性化推荐算法 (10)5.1 基于内容的推荐算法 (10)5.1.1 特征提取 (10)5.1.2 用户偏好建模 (10)5.1.3 推荐 (10)5.2 协同过滤推荐算法 (10)5.2.1 用户协同过滤 (10)5.2.2 商品协同过滤 (10)5.2.3 模型优化 (10)5.3 混合推荐算法 (10)5.3.1 加权混合 (11)5.3.2 切割混合 (11)5.3.3 特征级混合 (11)5.4 深度学习在推荐系统中的应用 (11)5.4.1 神经协同过滤 (11)5.4.2 序列模型 (11)5.4.3 注意力机制 (11)5.4.4 多任务学习 (11)第6章个性化推荐系统的评估 (11)6.1 推荐系统评估指标 (11)6.1.1 准确度（Accuracy） (12)6.1.2 排序指标（Ranking Metrics） (12)6.1.3 用户满意度（User Satisfaction） (12)6.2 离线评估方法 (12)6.2.1 留出法（Holdout） (12)6.2.2 交叉验证（Crossvalidation） (12)6.2.3 bootstrap法 (12)6.3 在线评估方法 (12)6.3.1 A/B测试 (12)6.3.2 多臂老虎机（MultiArmed Bandits） (13)6.3.3 用户反馈收集 (13)第7章冷启动问题及解决方案 (13)7.1 冷启动问题的定义与分类 (13)7.1.1 用户冷启动：新用户刚加入平台，推荐系统无法获取其兴趣偏好，难以进行有效推荐。
电子商务中的推荐系统应用案例分析
电子商务中的推荐系统应用案例分析推荐系统在电子商务领域扮演着重要的角色，为用户提供个性化的商品推荐信息，提高用户购物体验，促进销售增长。
本文将通过分析几个电子商务领域中成功应用推荐系统的案例，探讨推荐系统在电子商务中的应用及其价值。
1. 亚马逊的个性化推荐系统亚马逊是全球最大的电商公司之一，其个性化推荐系统是其成功之一。
亚马逊根据用户的购物历史、搜索记录、点击行为等大数据，利用协同过滤算法和机器学习技术，为用户推荐个性化的商品。
通过分析用户购物数据，亚马逊能够理解用户的购物喜好和需求，并向用户展示可能感兴趣的商品。
这种个性化的推荐系统不仅提高了用户购物体验，也促进了亚马逊的销售额增长。
2. 爱奇艺的视频推荐系统爱奇艺是中国领先的在线视频平台，其推荐系统基于用户的观看历史、评分、点赞等数据，利用深度学习和数据挖掘技术，为用户推荐个性化的视频内容。
通过分析用户行为数据，爱奇艺能够准确预测用户的观看喜好，并向用户推荐他们可能感兴趣的视频。
这种个性化推荐系统不仅提高了用户的视频观看体验，也帮助爱奇艺提高了用户留存率和广告收入。
3. 美团外卖的餐饮推荐系统美团外卖是中国领先的在线外卖平台，其推荐系统基于用户的历史订单、搜索记录、位置等数据，结合用户的餐饮偏好和需求，为用户推荐个性化的餐厅和菜品。
通过分析用户数据，美团外卖能够准确了解用户的餐饮口味和喜好，并向用户推荐符合其口味偏好的餐厅和菜品。
这种个性化推荐系统不仅提高了用户的订餐体验，也帮助美团外卖增加了订单量和用户黏性。
4. 豆瓣的图书推荐系统豆瓣是中国领先的图书评分和推荐平台，其推荐系统基于用户的阅读历史、评分、评论等数据，利用协同过滤算法和自然语言处理技术，为用户推荐个性化的图书。
通过分析用户行为和社交数据，豆瓣能够理解用户的阅读喜好和兴趣，并向用户推荐他们可能感兴趣的图书。
这种个性化推荐系统不仅提高了用户的图书推荐准确性，也增强了用户的社交互动和用户粘性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
电子商务推荐系统简介
• 电子商务推荐系统的输出： ▪ 建议(Suggestion) ✓单个建议(Single Item) ✓未排序建议列表(Unordered List) ✓排序建议列表(Ordered List) ▪ 预言(Prediction)：系统对给定项目的总体评分 ▪ 个体评分(Individual Rating)：输出其他客户对商品的个 体评分 ▪ 评论(Review)：输出其他客户对商品的文本评价
2020/10/15
电子商务推荐系统简介
• 电子商务推荐系统的输入： ▪ 客户输入(Targeted Customer Inputs) ✓隐式浏览输入(Implicit navigation)：客户的浏览行为作为 推荐系统的输入，但客户并不知道这一点 ✓显式浏览输入(Explicit navigation) ：客户的浏览行为是 有目的向推荐系统提供自己的喜好 ✓关键词和项目属性输入(Keywords and Item attributes)： 客户输入关键词或项目的有关属性以得到推荐系统有价 值的推荐 ✓用户购买历史(Purchase history)：用户过去的购买纪录
要基于产品的属性特征
(手工)
▪ Item-to-Item Correlation：推荐系统根据客户感兴趣的产
品推荐相关的产品
(瞬时)
▪ People-to-People Correlation：，又称协同过滤，推荐系
统根据客户与其他已经购买了商品的客户之间的相关
性进行推荐
(自动，持久)
2020/10/15
电子商务推荐系统介绍
2020/10/15
提纲
• 电子商务推荐系统简介 • 电子商务推荐系统技术介绍 • 基于关联规则的推荐算法 • 基于最近邻居的协同过滤算法 • 基于项目的协同过滤算法 • 基于二部图的推荐算法
2020/10/15
电子商务推荐系统简介
• Harvard商学院的Joe Ping在大规模定制一文中认为现代企
2020/10/15
电子商务推荐系统技术介绍
• 电子商务推荐系统中的聚类技术将具有相似爱好的客户分 配到相同的族中，聚类产生之后，根据族中其他客户对某 商品的评价就可以得到系统对该商品的评价
2020/10/15
电子商务推荐系统简介
• 电子商务推荐系统的界面表现形式分类(续)： ▪ Average Rating：推荐系统向客户提供其他客户对相应 产品的等级评价 ▪ Top-N：推荐系统根据客户的喜好向客户推荐最可能吸 引客户的N件产品 ▪ Ordered Search Results：推荐系统列出所有的搜索结果， 并将搜索结果按照客户的兴趣降序排列
2020/10/15
电子商务推荐系统简介
• 电子商务推荐系统的输入(续)： ▪ 社团输入(Community Inputs) ✓项目属性(Item Attribute)：社团对商品风格和类别的 集体评判 ✓社团购买历史(Community Purchase History)：社团过 去的购买纪录 ✓文本评价(Text Comments)：其他客户对商品的文本 评价，计算机并不知道评价是好是坏 ✓评分(Rating)：其他客户对商品的评分，计算机可以 对评分进行处理
2020/10/15
电子商务推荐系统简介
• 推荐技术分类标准： ▪ 自动化程度(Degree of Automation)：客户为了得到推荐 系统的推荐是否需要显式的输入信息 ▪ 持久性程度(Degree of Persistence)：推荐系统产生推荐 是基于客户当前的单个会话(Session)还是基于客户的多 个会话
2020/10/15
电子商务推荐系统技术介绍
• 电子商务推荐系统使用的技术主要有： ▪ 二部图 ▪ 关联规则 ▪ 聚类 ▪ 协同过滤技术
2020/10/15
电子商务推荐系统技术介绍
• 电子商务推荐系统中的关联规则技术根据关联规则发现算 法和客户当前的购买行为向用户产生推荐
• 关联规则的发现也可以离线进行 • 推荐精度比最近邻技术略差 • 具体介绍见第三节
2020/10/15
电子商务推荐系统简介
• 电子商务推荐系统的界面表现形式分类： ▪ Browsing：客户提出对特定商品的查询要求，推荐系统 根据查询要求返回高质量的推荐 ▪ Similar Item：推荐系统根据客户购物篮中的商品和客 户可能感兴趣的商品推荐类似的商品 ▪ Email：推荐系统通过电子邮件的方式通知客户可能感 兴趣的商品信息 ▪ Text Comments：推荐系统向客户提供其他客户对相应 产品的评论信息
业应该从大规模生产(以标准化的产品和均匀的市场为特 征)向大规模定制(为不同客户的不同需求提供不同的商品) 转化 • 电子商务推荐系统(Recommendation System)向客户提供商 品信息和建议，模拟销售人员帮助客户完成购买过程
2020/10/15
电子商务推荐系统简介
• 电子商务推荐系统的作用： ▪ 将电子商务网站的浏览者转变为购买者(Converting Browsers into Buyers) ▪ 提高电子商务网站的交叉销售能力(Cross-Sell) ▪ 提高客户对电子商务网站的忠诚度(Build系统简介
• 电子商务推荐系统研究热点与方向： ▪ 对当前的电子商务推荐系统进行改进，以使得推荐系 统能产生更加精确的推荐 ▪ 将数据挖掘技术及Web挖掘技术应用到电子商务推荐系 统中，产生完全自动化的推荐，使用户感受到完全个 性化的购物体验 ▪ 将电子商务推荐系统由虚拟的销售人员转变为市场分 析工具 ▪ 开发销售方的电子商务推荐系统，为商家的产品定价、 促销活动及交叉销售等提供推荐
2020/10/15
电子商务推荐系统简介
• 推荐技术分类
▪ Non-Personalized Recommendation：推荐系统的推荐主 要基于其他客户对该产品的平均评价，这种推荐系统
独立于客户，所有的客户得到的推荐都是相同的 (自动，瞬时)
▪ Attributed-Based Recommendation：推荐系统的推荐主