這是最重要的步。你必須收集有關(guān)用戶購物習(xí)慣、搜索歷史、點(diǎn)擊率等的數(shù)據(jù)。商品的描述信息、價(jià)格、評論等是重要的數(shù)據(jù)源。

清洗轉(zhuǎn)換這些數(shù)據(jù)，被模型使用。這可能包括刪除無效值、填充缺失值、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)等。

選擇適合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)或深度學(xué)習(xí)模型）進(jìn)行訓(xùn)練。

評估你的模型的效果如何。你通過觀察精確度、召回率、F分?jǐn)?shù)或其他相關(guān)指標(biāo)來進(jìn)行評估。

將你的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，定期更新以保持其性能。

由于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在私有云上，因此更好地保護(hù)敏感信息不被未經(jīng)授權(quán)的人訪問。

隨著業(yè)務(wù)的增長，很容易地添加更多的計(jì)算資源。

企業(yè)完全控制自己的數(shù)據(jù)和用程序，根據(jù)進(jìn)行定制。