基于淘宝数据的口碑商家推荐——协同过滤

Table_1: 在2015年12月之前，线上用户的操作行为数据。（ijcai2016_taobao）
字段包括User_id、Seller_id、Item_id、Category_id、Online_Action_id以及Time_Stamp。其中，Category表示商品所属的类别，共计72种；Online_Action则划分为0代表点击行为，1代表购买行为。
Table_2: 2015年12月之前用户在实体门店的购物记录。（ijcai2016_koubei_train）
包含User_id、Merchant_id、Location_id以及Time_Stamp等字段。
Table_3: 商户相关信息。（ijcai2016_merchant_info）
涵盖Merchant_id、Budget（即对商户施加的预算限制）、Location_id_list等信息。
Table_4: 预测结果数据。（ijcai2016_koubei_test）
包括User_id、Location_id以及Merchant_id_list等字段。
1、依据Table_2与Table_4中所包含的User_id信息，对Table_1中的数据进行筛选处理，使得原始超过4000万条的数据规模缩减至约2000万条以上。

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