个性化推荐知识汇总

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广告文案知识汇总

广告文案知识汇总广告文案知识汇总：1. 目标受众：广告文案的首要任务是吸引目标受众的注意力。

在撰写文案时，要了解受众的年龄、性别、兴趣爱好等特征，并根据受众特点选择合适的语言和调性。

2. 独特卖点（USP）：在广告文案中突出产品或服务的独特卖点，即与竞争对手相比产品或服务的优势。

这可以是产品的特殊功能、高品质、实用性等，然后通过文案语言表达出来。

3. 要点明确：广告文案要简洁明了，避免使用过多的词汇和复杂的句子结构。

通过清晰简洁的语言传达关键信息，让受众快速了解产品或服务。

4. 情感共鸣：利用情感和情感共鸣来吸引受众。

表达出产品或服务对受众生活的积极影响，引发他们的兴趣和情感共鸣，并激发购买欲望。

5. 强调价值：广告文案应突出产品或服务的价值，不仅要描述产品或服务的功能特点，还要强调它们对受众生活的重要价值，例如提高生产效率、提供美丽外观、改善生活品质等。

6. 使用有力的动词和形容词：在广告文案中使用有力的动词和形容词可以增强语言的表现力，吸引受众的注意力。

例如使用动词“创造”、“提供”、“改变”等，和形容词“独特”、“惊人”、“无以伦比”等。

7. 呼吁行动：广告文案最后要鼓励受众采取行动，例如购买产品、访问网站、填写问卷等。

使用明确的行动动词，如“购买”、“点击”、“订阅”等，引导受众进行下一步的互动。

8. 测试和优化：重要的是不断测试和优化广告文案的效果。

通过监测关键指标，如点击率、转化率等，了解广告文案的效果，并根据数据调整文案，以达到最佳的广告效果。

9. 文案风格：根据产品或服务的定位和目标受众选择适合的文案风格。

可以选择幽默风格、严肃风格、情感风格等，以吸引受众并与他们建立情感联系。

10. 制作多个版本：制作多个版本的广告文案，并测试它们的效果。

通过比较不同版本的效果，优化广告文案，提高广告效果。

这些是广告文案中需要注意的一些重要知识点。

合理运用这些知识，可以创作出引人注目、吸引受众并激发购买欲望的广告文案。

个性化服务知识

个性化服务的未来发展趋势展望
随着人工智能和大数据技术的不断发展，个性化服务将更加智能化和精准化，能够更好地满足客户的个性化需求。
随着消费者需求的不断变化和升级，个性化服务将更加注重品质和高端化，提供更加优质、高端的服务体验。
随着企业竞争的加剧和市场的不断变化，个性化服务将更加注重创新和差异化，通过提供与众不同的服务体验，提高企业的竞争力和市场占有率。
、偏好、需求等。
定制服务
根据收集到的信息，为消费者提供定制化的服务和产品。这包括提供符合消费者需求的产品和服务，以及为消费者提供
个性化的体验。
反馈机制
建立反馈机制，及时收集消费者的反馈意见，并对服务进行调整和优化。这有助于提高个性化服务的针对性和质量。
个性化服务的流程设计
服务流程规划
明确个性化服务的目标、流程和时间表。这包括确定服务的内容、标准、责任人、时间节点和预算等。
案例四：某旅游公司的个性化服务方案设计
总结词
旅游公司根据游客需求和偏好，设计个性化服务方案，提高游客满意度和忠诚度。
详细描述
某旅游公司通过对游客需求和偏好的分析，为不同游客设计个性化的旅游服务方案。根据游客的年龄、性别、兴趣爱好、旅游经验等特征，以及游客的旅游目的和时间安排等因素，旅游公司为游客提供定制化的旅游服务方案。这种个性化服务的方式，提高了游客满意度和忠诚度，ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ时也增加了公司的市场份额。
个性化服务的挑战与解决方案展望
个性化服务的成本较高，需要投入大量的人力、物力和财力来了解客户的需求和提供个性
化的服务。
个性化服务需要高素质的服务人员和先进的技术支持，以提供更加优质、高效的服务体验
。

《基于知识追踪的个性化习题推荐系统的研究与实现》

《基于知识追踪的个性化习题推荐系统的研究与实现》一、引言随着信息技术的发展，教育领域正逐渐步入智能化时代。

其中，基于知识追踪的个性化习题推荐系统成为了一个研究热点。

该系统旨在根据学生的学习情况、知识掌握程度以及学习习惯，为其推荐适合的习题，从而提高学习效率和学习效果。

本文将详细介绍基于知识追踪的个性化习题推荐系统的研究与实现过程。

二、研究背景与意义在传统的教学模式中，教师往往难以针对每个学生的实际情况进行个性化的教学。

而基于知识追踪的个性化习题推荐系统，可以通过分析学生的学习数据，为其推荐符合其知识掌握程度和学习需求的习题。

这样不仅可以提高学生的学习效率，还可以帮助学生更好地掌握知识，提高学习成绩。

同时，该系统还可以为教师提供教学辅助，帮助教师更好地了解学生的学习情况，从而进行针对性的教学。

三、相关技术综述1. 知识追踪技术：知识追踪技术是通过对学生的学习行为进行分析，从而追踪其知识掌握情况的技术。

该技术可以通过分析学生的答题数据、学习时间、正确率等数据，判断学生对知识的掌握程度。

2. 推荐系统：推荐系统是一种通过分析用户的行为数据和兴趣偏好，为其推荐符合其需求的内容的技术。

在个性化习题推荐系统中，推荐系统可以根据学生的知识掌握情况和学习需求，为其推荐适合的习题。

3. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，可以通过对大量数据进行训练，自动发现数据中的规律和模式。

在个性化习题推荐系统中，机器学习技术可以用于分析学生的学习数据，从而为其推荐适合的习题。

四、系统设计与实现1. 系统架构设计：本系统采用分布式架构，包括数据采集层、数据处理层、知识追踪层和推荐层。

其中，数据采集层负责收集学生的学习数据；数据处理层负责对数据进行清洗和预处理；知识追踪层负责分析学生的知识掌握情况；推荐层则根据学生的需求和知识掌握情况，为其推荐适合的习题。

2. 数据采集与处理：本系统通过对学生在学习过程中的答题数据、学习时间、正确率等数据进行采集，然后进行清洗和预处理。

个性化阅读推荐服务

个性化阅读推荐服务：开启知识探索新篇章在信息爆炸的时代，我们面临着前所未有的信息过载问题。

如何在海量的数据中找到真正有价值、适合自己的内容，成为每个人都需要面对的挑战。

个性化阅读推荐服务应运而生，它通过智能算法和大数据分析，为用户量身打造专属的阅读体验，让人们在知识的海洋中不再迷航。

一、个性化阅读推荐服务的起源与发展1.起源：从搜索引擎到推荐系统在互联网的早期，人们主要通过搜索引擎来获取信息。

然而，搜索引擎提供的结果往往是基于关键词匹配，无法满足用户对内容深度和个性化的需求。

随着技术的发展，推荐系统逐渐崭露头角。

它通过分析用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐可能感兴趣的内容。

2.发展：从单一维度到多维度推荐早期的推荐系统主要基于用户的单一维度信息，如浏览历史、购买记录等。

然而，这种单一维度的推荐往往存在局限性，无法全面了解用户的真实需求。

随着大数据和技术的发展，现在的个性化阅读推荐服务已经能够综合考虑用户的多维度信息，如兴趣、职业、年龄、地域等，为用户提供更加精准的推荐。

二、个性化阅读推荐服务的优势1.提高信息获取效率个性化阅读推荐服务能够根据用户的需求和兴趣，从海量信息中筛选出对用户有价值的内容，大大提高了用户获取信息的效率。

用户无需在海量的信息中苦苦寻找，即可轻松获得自己感兴趣的内容。

2.拓宽知识视野个性化阅读推荐服务不仅能够满足用户现有的需求，还能够根据用户的历史行为和兴趣，为用户推荐一些他们可能未曾关注过但具有价值的内容。

这样一来，用户的知识视野得到了拓宽，有助于提升自己的综合素质。

3.增强用户粘性个性化阅读推荐服务能够为用户提供精准、有价值的内容，使用户在享受阅读的过程中感受到平台的贴心和关爱。

这样一来，用户对平台的粘性得到了增强，有助于提升平台的用户留存率。

4.促进内容创作者与用户之间的互动个性化阅读推荐服务还能够根据用户的需求和兴趣，将用户与内容创作者进行匹配，促进双方之间的互动。

产品销售中如何利用个性化推荐提升客户体验

产品销售中如何利用个性化推荐提升客户体验在当今竞争激烈的市场环境中，客户体验成为了企业成功的关键因素之一。

而个性化推荐作为一种有效的营销手段，能够在产品销售中显著提升客户体验，从而增强客户的满意度和忠诚度。

那么，究竟如何利用个性化推荐来实现这一目标呢？首先，深入了解客户需求是实现个性化推荐的基础。

这需要企业通过各种渠道收集客户的信息，包括但不限于客户的购买历史、浏览行为、搜索记录以及客户在社交媒体上的活动等。

例如，一个客户在电商平台上频繁浏览和购买运动装备，那么就可以推测出他对运动产品有较高的兴趣和需求。

通过对这些数据的分析，企业能够构建出客户的兴趣画像，为后续的个性化推荐提供依据。

有了客户的兴趣画像，接下来就是精准的推荐算法。

推荐算法应该能够根据客户的历史行为和偏好，准确地预测客户可能感兴趣的产品。

常见的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐以及基于知识的推荐等。

基于内容的推荐是根据产品的属性和客户的偏好进行匹配；协同过滤推荐则是通过寻找与目标客户相似的其他客户的购买行为来进行推荐；基于知识的推荐则是基于领域知识和规则来推荐产品。

企业可以根据自身的业务特点和数据情况选择合适的推荐算法，或者结合多种算法来提高推荐的准确性。

除了算法，推荐的时机也非常重要。

如果推荐出现得过早或过晚，都可能影响客户的体验。

比如，当客户刚刚开始浏览某一类产品时，就急于推荐大量相关产品，可能会让客户感到被打扰；而如果推荐出现得太晚，客户可能已经在其他地方找到了满意的产品。

因此，企业需要根据客户的浏览进度和行为，适时地给出推荐。

比如，当客户在某一类产品页面停留较长时间，或者查看了多个相关产品但还没有做出购买决定时，就是一个比较合适的推荐时机。

个性化推荐的展示方式也会影响客户的体验。

推荐的产品应该以清晰、简洁、吸引人的方式展示给客户。

图片要清晰、产品描述要准确简洁、价格要醒目。

同时，可以通过设置推荐理由，如“根据您的购买历史为您推荐”“与您浏览的产品相似的热门选择”等，让客户明白为什么会收到这些推荐，增加推荐的可信度和接受度。

人工智能智能辅助阅读个性化学习材料推荐

人工智能智能辅助阅读个性化学习材料推荐随着人工智能技术的快速发展，其在教育领域的应用也越来越多。

人工智能可以通过智能辅助阅读来提供个性化的学习材料推荐，帮助学生更好地掌握知识和提高学习效率。

一、智能辅助阅读的定义与功能智能辅助阅读是指利用人工智能技术，通过对学生阅读行为和兴趣的分析，为学生推荐个性化的学习材料。

其主要功能包括：1. 学习兴趣分析：智能辅助阅读可以通过学生的阅读行为和选择，分析学生的个人兴趣，并根据兴趣提供相关的学习材料。

这样可以激发学生的学习动力和主动性，提高学习效果。

2. 知识点匹配推荐：人工智能可以通过自然语言处理和知识图谱等技术，根据学生的知识点需求，推荐相关的学习材料。

这样可以帮助学生更系统地掌握知识，弥补知识的漏洞。

3. 阅读评估与反馈：智能辅助阅读还可以对学生的阅读行为进行评估，根据学生的阅读速度、理解程度等指标，提供个性化的反馈。

这样可以帮助学生及时纠正错误，改进阅读习惯，提高阅读水平。

二、智能辅助阅读的优势与挑战智能辅助阅读在教育领域具有以下优势：1. 个性化定制：智能辅助阅读可以根据学生的兴趣和需求，为每个学生提供定制化的学习材料，满足学生个体差异的需求。

2. 提高学习效率：通过智能辅助阅读，学生可以更加高效地获取适合自己的学习材料，节约了寻找学习资源的时间，提高了学习效率。

3. 及时反馈：智能辅助阅读可以对学生的阅读行为和学习情况进行及时监测和评估，并提供个性化的反馈，帮助学生更好地改进学习方法和提高学习效果。

然而，智能辅助阅读也面临一些挑战：1. 隐私保护：智能辅助阅读涉及对学生阅读行为和兴趣的分析，需要使用学生的个人数据。

因此，保护学生的隐私成为一个重要的问题。

2. 算法改进：智能辅助阅读需要依赖于先进的人工智能算法和数据处理技术。

目前，这些算法仍然存在一定的不足，需要不断改进和优化。

三、应用案例与前景展望智能辅助阅读已经在实际教育场景中得到了广泛的应用。

教学资料的个性化推荐有哪些挑战

教学资料的个性化推荐有哪些挑战在当今数字化教育的浪潮中，教学资料的个性化推荐成为了提升教学效果和学习体验的重要手段。

通过根据学生的个体差异和学习需求，为他们精准推送合适的教学资料，有望实现因材施教，激发学生的学习兴趣和潜能。

然而，这一理想的实现并非一帆风顺，其中面临着诸多挑战。

首先，学生个体差异的复杂性是个性化推荐的一大难题。

每个学生的学习风格、知识基础、兴趣爱好、认知能力等都存在差异。

有的学生是视觉型学习者，喜欢通过图像和图表来获取知识；有的是听觉型，更倾向于听讲座和音频资料；有的则是动觉型，通过实践操作能更好地掌握知识。

而且，学生在不同学科领域的基础和兴趣也各不相同。

要准确把握这些复杂多样的个体特征，并将其转化为有效的推荐依据，并非易事。

其次，教学资料的质量和适用性难以评估。

网络上充斥着海量的教学资源，其质量参差不齐。

有些资料可能内容陈旧、错误百出，有些则可能与课程标准和教学目标不符。

要从这茫茫的资料海洋中筛选出高质量、适合特定学生的资源，需要耗费大量的时间和精力。

而且，即使是看似优质的资料，也未必能在实际教学中发挥良好的效果，因为其适用性还受到教学环境、学生接受程度等多种因素的影响。

再者，数据的准确性和完整性也是一个关键问题。

个性化推荐依赖于大量的学生数据，如学习成绩、学习行为、答题情况等。

然而，这些数据可能存在误差或缺失。

例如，学生在在线学习平台上的操作可能并非完全出于真实的学习意愿，而是误操作或随意点击；考试成绩也可能受到偶然因素的影响，不能完全反映学生的真实水平。

此外，如果数据收集的范围有限，或者没有涵盖学生的全面表现，那么基于这些不完整数据做出的推荐也可能存在偏差。

另外，技术实现的难度也不容忽视。

虽然现有的推荐算法在电商、娱乐等领域取得了一定的成果，但教育领域具有其独特性。

教育数据的复杂性和专业性，要求推荐算法具备更强的适应性和准确性。

同时，教育系统的多样性和复杂性，也增加了技术实现的难度。

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一基于协同过滤(collaborative filtering，CF)的推荐系统通过收集来自其他相似用户或项目的评价信息，自动预测当前用户的兴趣偏好。

协同过滤的基本假设是用户会更喜欢那些相似用户偏爱的商品，已被广泛应用在一些大型的商业系统，如亚马逊和阿里巴巴等。

目前，协同过滤算法主要包括基于内存的、基于模型的以及二者相混合的推荐技术”。

使用最多的模型是k最近邻(k-nearest neighbor，kNN)协同过滤技术，包括基于用户推荐和基于项目推荐两种技术。

一般说来，本体描述了某个应用领域的概念和概念之间的关系，使得它们具有唯一确定的含义，获得该领域的相关知识，提供对该领域知识的共同理解，便于用户和计算机之间进行交流。

OntoECRec推荐模型二1995年，卡内基·梅隆大学的A．RDben等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统we-watcher，真正标志着个性化服务的开始；1997年3月，(communications of the AcM)。

组织了个性化推荐系统的专题报道，标志着个性化服务已经被技术界高度重视；1999年，德国Dresden技术大学的J．Tania 实现了个性化电子商务原型系统TELLIM，标志着个性化服务开始向全球发展；2000年，NEc研究院的D．B．Kurt等人为搜索引擎atesecr增加了个性化推荐功能，实现citeseer的个性化。

2001年，纽约大学的GediminaS Adomavicius 和Alexander Tuzhilin实现了个性化电子商务网站的用户建模系统1：1Pro。

个性化推荐服务体系结构中，信息收集模块是个性化服务系统的基础模块。

用户的信息包括了用户的个人基本资料、购买的历史记录及浏览记录等。

个人基本资料可以从用户注册表单中获得；购买的历史记录主要存放于电子商务网站的后台交易数据库中，包含了每位用户以前历次购物的详细情况记录，如购物时间、商品清单、价格、折扣等，同时也可以收集用户放入购物篮而未购买的商品记录，以及用户过去浏览过的商品信息等。

当然要搜集用户的行为信息，日志文件是必不可少的，如要收集服务器日志，则要在服务器端获取，抽取出特定用户的访问记录；如要收集用户浏览的页面和浏览行为，则既可以在用户端获得，也可以在服务器端从用户记录中获得。

三尽管协同过滤技术在个性化推荐系统中获得了极大的成功，但随着站点结构、内容的复杂度和用户人数的不断增加，协同过滤技术的一些缺点逐渐暴露出来，主要有：①稀疏性 (sparsity )：在许多推荐系统中，每个用户涉及的信息量相当有限，在一些大的系统如亚马逊网站中，用户最多不过就评估了上百万本书的1 ％～ 2 ，造成评估矩阵数据相当稀疏，难以找到相似用户集，导致推荐效果大大降低．②扩展性 (scalability )：“最近邻居”算法的计算量随着用户和项的增加而大大增加，对于上百万之巨的数目，通常的算法将遭遇到严重的扩展性问题．③精确性 (accuracy ) ：通过寻找相近用户来产生推荐集，在数量较大的情况下，推荐的可信度随之降低．四一个完整的推荐系统由3个部分组成:收集用户信息的行为记录模块,分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块.行为记录模块负责记录用户的喜好行为,例如问答、评分、购买、下载、浏览等.问答和打分的信息相对好收集,然而有的用户不愿意向系统提供这些信息,那么就需要通过其他方式对用户的行为进行分析,例如购买、下载、浏览等行为.通过这些用户的行为记录分析用户的潜在喜好产品和喜欢程度.这就是模型分析模块要完成的工作.模型分析模块的功能能够对用户的行为记录进行分析,建立合适的模型来描述用户的喜好信息.最后是推荐算法模块,利用后台的推荐算法,实时地从产品集合中筛选出用户感兴趣的产品进行推荐.其中,推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分.协同过滤推荐系统最大的优点是对推荐对象没有特殊的要求,能处理音乐、电影等难以进行文本结构化表示的对象.基于用户的协同推荐算法随着用户数量的增多,计算量成线性加大,其性能会越来越差.因此有的推荐系统采用基于产品相似性的协同过滤算法,在产品的数量相对稳定的系统中,这种方法是很有效的,例如Ama-zon的书籍推荐系统[10].但是对于产品数量不断增加的系统,例如Del. lici. us系统,这种方法是不适用的.基于内容的推荐系统不可避免地受到信息获取技术的约束,例如自动提取多媒体数据(图形、视频流、声音流等)的内容特征具有技术上的困难,这方面的相关应用受到了很大限制.网络环境下的个性化推荐表现方式大体分为个人化推荐、社会化推荐和基因化推荐三种，（1）个人化推荐。

是基于用户过往的行为模式进行推荐，即依据用户的历史行为，判断用户的需求和偏好，为其提供相应产品或服务。

商业网站中，比较常见的方式是用户最近的浏览历史、你可能比较感兴趣的商品。

比较典型的是基于个人交易和反馈数据的推荐机制.（2）社会化推荐。

是根据需求和偏好相似的用户群的过往行为数据进行推荐。

它不同于个人推荐方式，并不分离地判断一个用户的行为，而是针对偏好相似的用户群体行为进行分析，然后为用户群提供推荐。

（3）基因化推荐。

是根据产品本身的特性进行推荐。

这种推荐方式在一定程度上也基于社会学的原理：一人的喜好是大体相互联系的，并且是相对固定的。

六在网络购物时代，商家通过购物网站提供了大量的商品信息，消费者无法快速地了解所有的商品信息，所以，消费者需要一种电子购物助手，能根据消费者对服装的需求信息推荐给消费者可能感兴趣或者满意的商品。

个性化推荐系统就是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，它帮助网站为消费者购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。

购物网站的推荐系统为消费者推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足消费者的个性化需求。

随着互联网的不断普及，网络成为一种不可或缺的信息来源，但相对整个互联网的全局信息空间而言，用户感兴趣的只是一个很小的领域。

信息技术的发展，使网络信息空间呈几何级数膨胀，而有限的个性化信息却显得更加分散。

人们处在信息迷航的怪圈中，很希望有个网站能够揣摩用户的心理，按照用户的需求推荐用户感兴趣的内容，给用户提供一个良好的冲浪环境，这些潜在的需求在商业网站中体现的更为淋漓尽致。

按照用户的兴趣推荐商品，可以提高用户对网站的忠诚度，增加交叉购买力，增加商家的效益。

各种信息尤其是互联网信息的指数增长所导致的“信息过载”和“信息迷航”问题已日益制约人们高效地使用各种信息资源⋯。

个性化推荐技术正是解决这一严峻问题的有效方法，它根据用户的兴趣和特点，对信息资源进行收集、整理和分类，向用户提供和推荐符合其兴趣偏好或需求的信息。

七互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代．海量信息的同时呈现，一方面使用户很难从中发现自己感兴趣的部分，另一方面也使得大量少人问津的信息成为网络中的“暗信息”，无法被一般用户获取．九简单地说，个性化推荐系统就是根据消费者的个性化特征和需求，按照某种策略，进行产品推荐的一个辅助决策系统。

它的出现是为了解决信息过载的问题，帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的商品，为消费者提供个性化的购物体验。

电子商务推荐系统作用主要表现在以下几个方面：①将电子商务网站的浏览者转变为购买者；②提高电子商务网站的交叉销售能力；③减少消费者成本(时间、资金等)，满足顾客需求，增加其满意度；④增加卖家产品浏览度，从而提高卖家收益。

电子商务推荐系统根据其所采用的推荐技术大致可以分为下面几类：一是基于协同过滤技术的推荐系统，所采用的技术是协同过滤；二是基于内容过滤的推荐系统，所采用的技术是信息过滤；三是基于知识发现推荐系统，所采用的技术是知识发现，搜索与数据挖掘技术；四是组合技术，所采用的技术是几种推荐技术的组合；五是交互式推荐，采取的技术是用户与商家的交互；六是其他的一些非主流推荐系统，比如基于统计、效用的推荐系统，如贝叶斯网络、神经网络等。

其中使用较多的是协同过滤，内容过滤，知识发现和数据挖掘。

规则推荐是先根据销售数据发现不同商品在销售过程中的相关性，然后基于生成的关联规则模型和用户的购买行为产生推荐结果；分类挖掘推荐方法是通过聚类、Bayesi a 网络、神经网络等多种机器学习方法产生分类挖掘模型，再根据用户输入信息和产品的特征信息，预测是否向用户推荐该产品[1] 曾云，陈盈盈，张岳. 基于人体识别的在线虚拟试衣系统[J]．电视技术，2014，38(11)：206-210.[2] 陈利珍，邓中民．基于图像序列的三维人体建模方法研究[J]．针织工业，2013(1):54-56.[3] 吴义山,徐增波.虚拟试衣系统关键技术[J].丝绸,2014,12:24-29.[4] 陈晓倩.虚拟试衣系统在电子商务中的应用模式探讨[J].纺织导报,2009,09:81-83.[5] 黄灿艺.网络化三维虚拟试衣技术构架分析[J].广西纺织科技,2010,03:46-48.[6] 范庆玲,李继云.基于照片的三维人体模型研究与实现[J].微型电脑应用,2006,03:5-6+42+66.[7] 胡新蕾.浅谈虚拟试衣和电商金融产品的结合[J].经贸实践,2015,16:38-39.[8] 胡婉月,李艳梅,王迎梅,吴小娜.虚拟试衣的发展现状及展望[J].上海工程技术大学学报,2014,02:162-165.[9] 丁嘉玲,王厉冰,庄梅玲,张永美.线上虚拟试衣技术构架的分析与展望[J].山东纺织科技,2015,01:42-45.[1]范忠勇,张志军,张鹏飞.本体技术在个性化推荐系统中的应用研究[J].山东科学,2016, 02:101-105.[2]王浩.电子商务个性化信息推荐服务计量分析与发展对策研究[J].内蒙古科技与经济,2016,08:59-62.[3]赵亮,胡乃静,张守志.个性化推荐算法设计[J].计算机研究与发展,2002,08:986-991.[4]刘建国,周涛,汪秉宏.个性化推荐系统的研究进展[J].自然科学进展,2009,01:1-15.[5]朱岩,林泽楠.电子商务中的个性化推荐方法评述[J].中国软科学,2009,02:183-192.[6]丁然.大数据时代电子商务个性化推荐发展趋势[J].电子商务,2015,04:5+7.[7]张苗苗,杨瑜.商业网站个性化推荐现状及对策分析[J].情报探索,2012,02:36-40.[8]王辉,高利军,王听忠.个性化服务中基于用户聚类的协同过滤推荐[J].计算机应用,2007,05:1225-1227.[9]林霜梅,汪更生,陈弈秋.个性化推荐系统中的用户建模及特征选择[J].计算机工程,2007,17:196-198+230.造型色彩面料辅料结构工艺图案部件装饰配饰形式搭配不可否认的是，关于推荐系统的研究仍然存在一些问题，具体包括⋯】【i2】：(1)实时性和推荐质量之间的问题。