大健康药房推荐系统
2025-12-10 10:53:33 0 举报
大健康药房推荐系统是一项先进的人工智能技术,旨在为用户提供个性化的药品和健康产品推荐。该系统采用深度学习和数据分析算法,能够根据用户的健康状况、购买历史和浏览行为,精准定位用户的需求,并提供最适合的健康解决方案。 此外,推荐系统具备强大的知识库,不仅能够解析各类药品信息,还包括饮食、锻炼等全方位的健康管理建议。其智能匹配功能,确保推荐内容的相关性和准确性,使用户在最短的时间内获取所需信息。 由于包含推荐算法的描述可能具有多种表达方式,以下是一个简要的修饰性描述: 高效智能的大健康药房推荐系统采用最前沿的技术,为追求健康生活的顾客提供精确的个性化医疗健康产品和服务。其精确的数据分析和用户行为学习功能不仅保证了推荐内容的高度个性化和准确度,而且还优化了用户体验,加快了购物决策过程。该系统的文件类型通常是交互式网页应用程序或智能分析报告。 请记住,当使用推荐系统描述时,需要避免过分夸张和误传,保证使用的信息准确,不误导潜在用户。
作者其他创作
大纲/内容
0.5
医生推荐商品特征
用户向量表,M x K的矩阵
0.3
item 2
排序结果加权融合
0
......
UCF召回
用户行为表
X
user 1user 2user 3......user m
商品一级分类表
矩阵分解排序策略
基于相似用户获取商品推荐列表
用户画像宽表
item n
2
最终推荐结果
item 3
0.2
Top3 症状标签
user 3
ICF召回
1
user 2
推荐系统 2.0
item 1
hide 1 hide 2 hide 3 ...... hide k
DeepFM 排序策略
用户评论数据
商品属性表
商品向量表,K x N的矩阵
item 1 item 2 item 3 ...... item m
DeepFM模型
待排序商品列表
0.1
hide 1hide 2hide 3......hide k
特征聚合
user n
商品疾病标签表
0.6
商品画像宽表
1.5
价格
三级分类
0.4
0.7
健康干预用户表
Top3 疾病标签
商品症状标签表
item 1 item 2 item 3 ...... item n
. . . . . .
用户点击事件
商品三级分类表
矩阵分解
双塔召回
user-item共现矩阵每个用户对每个商品的兴趣度M x N的矩阵
销量
二级分类
一级分类
user 1
购买数
用户购买记录
商品二级分类表
是否免运费
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