机器学习 | 利用机器学习分析推荐系统客户购买行为

上周我完成了一篇题为“基于机器学习的银行电话营销客户购买可能性预测分析”的文章，这标志着在客户购买可能性预测分析方面首次尝试进行验证案例的探索。今天则进入了第二次验证阶段，即基于机器学习的客户购买可能性预测分析，具体应用方向为推荐系统。

推荐系统

基于热度推荐： 依据专家意见或特定阶段内的产品销售数据，以及重点推广的商品，生成一个排名列表。在缺乏用户行为数据的前提下，可依据该排名进行相应推荐。

基于用户特征推荐： 借助历史记录信息，利用算法（如机器学习）分析用户的个体特征并据此提供推荐内容。此方法适用于用户能够提供基础信息的情形。

基于知识推荐： 根据用户的个性化需求，例如追求高收益或偏好低风险产品，在数据库中筛选符合要求的项目，并进行针对性推荐。

基于内容推荐： 通过分析用户已购商品的信息，向其推荐具有相似属性的产品。这种相似性判断通常由专业人员完成。

协同过滤推荐： 利用算法直接计算物品之间的相似性。需要注意的是，此处的物品相似性并非源自两者的内容属性，而是通过用户的购买行为来确定的。例如，购买A（手机）的用户大多也会购