我的Ulink返佣数据能否用于训练AI推荐模型？

Ulink返佣数据能否训练AI模型取决于两点： 第一，数据的授权是否合规。Ulink返佣数据是公开数据还是非公开数据，授权范围是怎样的等等。 第二，数据的质量。AI训练有这样一句话叫做“Garbage in, garbage out”，如果数据不准、量小、特征不全等都会使模型效果大打折扣。

数据如果足够清洁、合规、能反应用户行为（主要是点击和交易路径）, 可以用于训练推荐模型. 但是不要想当然地认为返佣数据就一定比其他数据好, 大多数情况是需要综合运用的, 比如历史访问记录、仓位变动等, 这样才能得到更优的推荐模型.

机器学习推荐系统：很多项目都在尝试机器学习来推荐系统，可以挑最简单的部分尝试一下，先跑通了在拓展

理论上来说，返佣数据也是可以用在推荐模型的。但是有两个问题需要注意一下。第一个就是数据的多样性是否足够，第二个就是获得数据的方式是否可行。如果我们只用返佣数据作为推荐的唯一考量，那推荐出来的一定都是高佣的产品，用户体验很差。所以，最好的是结合用户的浏览、收藏、成交等数据，进行综合判断，这样才能既保证精准还能保证合理。然后就是数据更新的问题了，数字货币这个市场，一天都会出现很多翻天覆地的变化，所以必须实时更新才行。

ulink返佣的数据在理论上可以用于优化推荐算法，但是在一些国家或地区是违法的。 如果平台允许，你可以尝试使用该数据优化推荐算法并获得更精准的推荐效果。 这个取决于平台提供的相关api和数据类型，以及数据量的多少。