データサイエンスの最後のコースプロジェクトでは、次のことを提案しました。
与えるアマゾンのレビューデータセットを、私たちは、Amazonに広告を配置するための戦略的な位置を決定するアルゴリズム（約パーソナライズページランクに基づいてthatsの）を思い付くする予定。たとえば、Amazonには何百万もの商品があります。そして、データセットは、どの製品が関連しているか、どの製品がまとめられ、一緒に表示されたかなどのアイデアを提供します（この情報も表示および購入されたこの情報を使用してグラフを作成できます）。 14年。これらすべての情報を使用して、Amazonで製品を評価/ランク付けします。あなたは、Amazonのベンダーであり、製品ページへのトラフィックを改善したいと考えています。当社のアルゴリズムは、最大のトラフィックを引き出すことができるように広告を配置できるグラフ内の戦略的位置を特定するのに役立ちます。
今、私たちの教授の質問は、実際のユーザーなしでアルゴリズムをどのように検証するのですか？私たちは言った-
ユーザーの固定セットをモデル化できます。一部のユーザーは、第1ホップまたは第5ホップよりも頻繁に第3ホップをフォロー
also_boughtしてalso_viewedリンクします。そこにユーザーの行動は通常分散されます。他の一部のユーザーは、最初のホップを超えて移動することはほとんどありません。この一連のユーザーの行動は指数関数的に分散されます。
私たちの教授は言った-ユーザーがどのようなディストリビューションをフォローしても、ユーザーは同様の製品のリンクを使用してナビゲートしています。また、ランク付けアルゴリズムは、類似性b / w 2製品を考慮して製品をランク付けします。そのため、この検証アルゴリズムを使用するのはちょっと簡単cheatingです。アルゴリズムに対してより現実的で直交する、他のユーザーの動作が付属しています。
ユーザーの行動をモデル化する方法に関するアイデアはありますか？アルゴについての詳細を提供させていただきます。