基于时间加权的用户购买类目意愿计算
背景 在DMP的人群画像或者商品画像等的应用中，有一类常见的打分需求 旨在基于一些transactions，为两种关系打上一个归一化的分数 比如基于一个用户的购买商品行为对该用户购买类目意愿打分，该文章讨论如何在考虑时间因素的情况下给用户打分 要求 transaction发生的时间越近，其所占的比重越大,且减小的速度越来越慢 所有分数都需要正则化到0-100区间 数据形式: 输入的数据(表示某人某天买了某个类目多少单): 用户id 日期 类目id cnt 最终产出数据： 用户id 对每个类目的购买意愿分 实现方式 第一点要求'transaction发生时间和现在的距离'越小，这条记录越大，…
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