如何跟踪用户兴趣并根据他们的兴趣显示产品

所以你需要用一种叫做 推荐系统 ,使用机器学习算法,您将根据评分和兴趣向人们推荐产品。通过使用同一用户或其他用户以前的数据(就像在youtube上获得推荐视频一样)。

这个主题太大了,我无法在这里一步一步地解释它,您需要首先对原始机器学习有很好的理解,例如分类、回归。。。等

因此,如果你有兴趣,请务必查看一门名为机器学习(斯坦福大学)的coursera课程,该课程由机器学习摇滚明星Andrew NG教授,它不仅教你机器学习,还将你从对该主题一无所知的人带到专家(技术上),该课程使用了MATLAB/OCTAVE和 它有一整节介绍推荐系统,这正是您所需要的, 完成后,用您选择的语言实现您所学的内容!

PS: 你可以随时在网上查找实施推荐系统的教程,但你会浪费很多时间,因为如果不了解我推荐的课程中你将掌握的理论,你就不知道自己在做什么。youtube上也很容易找到这门课程。但是在coursera中免费使用它会对你有更大的帮助,因为你将拥有不同主题的实际编程经验。

为此,谷歌和facebook都有自己的算法来跟踪用户的移动,并用它在网站上显示广告。

我认为这不是通用的。

我想你将无法跟踪Facebook、Google、Amazon和twitter的实时兴趣。他们正在那里自己的平台上收集你的兴趣。 此外,他们还管理大型添加提供程序。因此,一旦您单击了某个添加,就会对其进行跟踪。还有Google Play,itunes可以访问您的手机。