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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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