目标是改善购买体验并提高平均购买价格和客户支出

[mdmarouf988]

简单来说，。
例如，基于网站浏览历史、搜索历史、购买历史等各种信息，自动显示和推荐适合每个网站访问者的产品和服务介绍内容。

此外，推荐引擎还可以帮助提高购买概率和页面浏览量。
推荐引擎主要用于电子商务网站（如亚马逊），但新闻网站和其他门户网站（如雅虎）也会使用推荐引擎向用户推荐各种文章，以充分利用其功能。这是有效的系统。

此外，推荐引擎不仅为网站运营商带来好处，也为网站访问者带来好处。
对于访问者来说，好处是他们可以轻松找到他们感兴趣或可能有用的产品、服务和内容。

对于游客来说，另一个好处是增加了发现新事物和购买意外产品 推特数据 的机会。

推荐引擎的主要特点
除了推荐相关的产品和服务外，许多推荐引擎还具有以下功能：

数据库功能
此功能将访客行为历史记录作为数据进行积累和分析。有一项功能可以记录访问者在网站上的行为作为“行为历史数据”，同时还记录他们查看了哪些产品和服务作为“浏览历史数据”。

消息功能
此功能发送并显示与访问者兴趣相符的产品和服务信息消息。能够传递的内容不仅仅是根据访客行为历史推送商品，还可以发送并展示畅销商品等推荐。

AB 测试功能
该功能提供不同模式的推荐商品或内容页（分为模式A和模式B），并优先显示效果较好的模式。此功能可以很容易地看出哪个更有效，因此它也可以用于改进您的内容。

推荐功能
如上所述，它根据一定的规则和行为数据显示适合用户的产品推荐和内容。此功能有望改善购买体验并提高平均购买价格和客户支出。

排名功能
在电子商务网站上，浏览量最高的产品或最畅销的产品会以排名形式显示。在显示浏览量较高的网站上的内容页面时也会使用此功能。

提醒功能
该功能介绍用户浏览过的商品及内容页面。例如，在电子商务网站上，介绍留在购物车中但未购买的商品可以提醒顾客他们忘记购买的商品，从而更有可能进行购买。

推荐引擎的基础知识
如上所述，推荐引擎具有多种功能，但底层技术有多种类型，可以单独或组合使用以实现多种功能。
这里我们将介绍推荐引擎的基本机制和所使用的逻辑类型。

1.协同过滤
协同过滤是一种推荐引擎，它根据访问者的访问历史、购买的产品类型等显示推荐。这是根据访客信息完成的，因此主要使用的数据是行为历史和购买历史。
通过使用协同过滤，可以根据访问者的口味和偏好显示推荐，从而可以提出更适合访问者需求的建议。