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某电商应用希望通过分析用户的行为模式来进行个性化推荐和服务调整,比如预测哪些用户更有可能购买某些产品或流失。Firebase Predictions 利用机器学习模型根据现有数据预测未来的用户行为。然而,在实践中遇到的问题包括如何准备和标注训练数据、理解预测结果的意义以及将预测结果集成到现有的业务逻辑中等。那么,应该如何设置 Firebase Predictions,并利用其洞察来驱动应用的个性化策略?
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