1.比方说是a在今天买了A物品和B物品，他下了这个订单，然后b在买A物品的时候，下方推荐B物品。
抑或是a在今天买了A物品并下了订单，第二天买了B物品，b在买A时，下方推荐B物品。
这样的思路合理么？还有什么关于这个功能更深的需要思考的点？
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1.比方说是a在今天买了A物品和B物品，他下了这个订单，然后b在买A物品的时候，下方推荐B物品。
抑或是a在今天买了A物品并下了订单，第二天买了B物品，b在买A时，下方推荐B物品。
这样的思路合理么？还有什么关于这个功能更深的需要思考的点？
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分析大量用户行为再给出建议这是个大数据应用，大数据应用的关键在于统计数据，而不是某一个人的数据。
就这个功能来说，你可以统计（最近）买过 A 的人，在
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搞代gaodaima码
临近的时段内都买过些什么东西，按人（或人次）累加起来，取出最前面的几个。
当然，这个简单的算法可能是不能满足的你实际需求的，实际需要什么，需要自己去分析，加一些条件，比如加入物品分类啊，促销活动啊之类的一些因素进行分析
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转载请注明原文链接：买过某物品的人还买了什么，这个功能的实现要点是什么？
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