제가 가지고 있는 구매데이터는 한명이 여러번 온것보다는 정말 대부분의 데이터는 유저당 구매기록이 1회 많아야 2-3회정도 입니다. 2-3회를 구매한 유저의 데이터도 주기가 너무 길어서 사실상 1회성 데이터로 봐야하는 경우가 많습니다.
이런식으로 히스토리 데이터가 거의 없을때 추천하려면 어떤식으로 해보면 좋을까요..? 단순히 빈도를 계산하여 인기순으로 보는 방법밖에는 없을까요..
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1회성 데이터가 많을때 어떻게 추천할 수 있을까요?
2021.10.12 | 조회수 289
방황하는아리
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프리랜Seo
2021.10.12
BEST추천알고리즘 (Collaborative filtering) 관련해서 찾아보시면, item, user based 등으로 나눠질 겁니다.
item 기반으로 고민해보세요. 예컨대, 1회성 user가 구매한 item 들 중심으로 유사도 추천.
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전체 댓글 3
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(탈퇴한 회원)
2021.10.12
1회성이면, 추천하기 더 쉽지 않나요.
애초에 1회성가지고 추천받고 싶어할지는 모르겠지만요
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프리랜Seo
2021.10.12
추천알고리즘 (Collaborative filtering) 관련해서 찾아보시면, item, user based 등으로 나눠질 겁니다.
item 기반으로 고민해보세요. 예컨대, 1회성 user가 구매한 item 들 중심으로 유사도 추천.
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Poliqb
2021.10.21
빈도가 작다면 윗분 말씀대로 아이템 카테고라이징 혹은 시즌별로 나눠서 볼수도 있겠구요. 모수가 작기야 하겠지만 2-3회 구매한 고객들이 1회차에서 다음 회차 구매할때 어떤걸 구매했는지도 보면 1회차 고객들에게 상품 추천이 용이할것 같구요. 그냥 생각나는대로 적어봤습니다.
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