1. 分析用户行为：首先要分析用户的行为，通过研究用户的偏好、使用习惯以及对产品的评价来了解其行为特征。

2. 收集数据：采集用户的历史数据，包括浏览、购买、评价等信息；同时要采集外部数据，如天气、季节性因素等。

3. 数据分析：利用机器学习方法对所有采集的数据进行初步分析，并提取出有意义的特征。

4. 进一步处理数据：将原始数据进一步处理成可供机器学习使用的标准格式。

5. 构建预测/决策引擎：根据所得特征来定义预测/决策引擎中相应的变量和函数。
6. 测试/优化引