[QOTD]將單品的關係正規化 (Normalization) 後變
成距離，就可以作為分類的基礎。
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當然經過相關性分析就可以知道產品與產品之間
如何去搭售，如何去找到對像的特性去促銷。
而這資料可小可大，可以考慮時間因素也可以只
管某個時間點就好，而這行為從銷售，到檢視就分成
很多種，銷售可以看相同訂單擴展到相同的不同訂單
，銷售也可以進一步的包含放進購物車而未結帳，或
者是放進 Wish List 或其他的清單，這些都要看樣
本空間的大小來決定要用甚麼行為來判定。
而瀏灠的行為也是一樣，從歷史瀏覽到某一段時
間的瀏覽到只是看前後的一次關係，而在實作上我在
銷售是看一個人的歷史而不考慮時間，而在瀏灠的部
份甚至只考慮前後一次的關係，也就是說只去分析這
次看與下次看的產品組合，畢竟銷售一天不會超過
10000 筆，但瀏灠的次數是每天以百萬計的，所以在
資源與有效性考量是依不同的樣本數來決定計算方式
。
所以瀏灠的行為是每天發生的，因此會以天的單
位去檢視時，就會有不同的觀察方式。
目前在瀏灠產品的前後關係外，還有做計算的包
含這個產品是否是使用者第一個看的或是最後一個看
的，甚至會去統計這個產品有多少人來是只看它就走
的，如此計算與記錄產品的軌跡後，判斷出該如何去
用甚麼行銷手法定位這個產品。
而這個很單純的是種計數加總，但可以將之
Normalization( 正規化 )後變成產品之間的關係與
距離，然後甚至用這距離來做分類。
只是這個距離的價值若只是拿來作關係與分類的
話就太可惜了，但事實上分類本身也只是用來做為使
用者行為參考的一個方法，所以直接用距離來做為關
係是最簡單的。
但比較麻煩的是因為這個樣本空間太大，而要用
這關係與距離來去判定是較沒意義的，所以只能拿來
做選擇 (Selection)，來去縮小範圍 (Scope) 後做
為判斷的前製參考，而不是基準。
因為一個產品能夠跟 100 個產品有關係就已經
很不容易了，更何況是算出跟所有產品的距離，最主
要是因為若是把產品都是當獨立的變數，我們就會發
現有數十萬的變數，而在這邊去算距離是件較不可能
的，但若要去降階並不是不可能，但這降階的動作本
身又會早成獨立變異數的破壞，而在這兩種相無法獨
立下還不如做一次就好。只是我也不排除看看在先以
既有的距離做分類後做為降階的基準後，找出這些分
類的因此後，再去算出新的產品距離，只是以現在的
時間與資源是還不會短時間去完成。
事實上去看單品本身是件較無聊的事，因為產品
本身最後是要被使用者去買，所以只要去看使用者的
模型是甚麼，只要定義出使用者模型的因子，就可以
算出產品的性質與意義，只是這個以使用者當作個體
與整體的算法，就已經不是單品之間的關係，而是人
與人之間的關係了，而人本身就是一個很複雜的模型
，然後要去模擬甚至去做統計，這個挑戰就又過於嚴
苛了。
因此，在單品管理中強調的是從產品透過人再去
看產品的關係，而在行銷對像的觀點，是由人為出發
後再去看產品再對應到人的一種模型，只是這兩種模
型可能都不夠，更有可能的是兩者一起用或組合，創
造出更多階的關係，說不定就可以做出更準確更有意
義的模擬與預測了。
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1/30/04 8:24 pm，從中正紀念堂回淡水。
今天下午抽了個空到國際書展看看，是從來沒去
過，似乎也看到了甚麼東西似的，且最後也買了個不
該買的東西，多少看看也是好事，雖然是在賣書的這
個領域，若沒出去走走時，總會忘記應該從買家的方
向去思考，就像是我前一陣子去金石堂時，我發現我
早就忘記即使賣書，實體書店也有實體書店的觀點。
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1/30/04 8:58 pm，要到紅樹林了，就先寫到這
邊，單品管理的理論就到這邊，接著就是實作的經驗
。
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