电子商务推荐系统研究
基于人工智能的智能电商推荐系统研究
基于人工智能的智能电商推荐系统研究引言：随着电子商务的快速发展，电商平台上的商品数量庞大，消费者往往面临信息过载的问题。
在这种情况下，智能电商推荐系统通过个性化的推荐算法，在海量商品中为消费者提供了符合其兴趣和需求的产品推荐，大大提高了消费者的购物体验。
其中，基于人工智能的智能电商推荐系统进一步提升了推荐的精准性和个性化程度。
本文将探讨基于人工智能的智能电商推荐系统的研究现状、主要技术以及当前存在的问题和挑战。
一、研究现状：目前，基于人工智能的智能电商推荐系统已经被广泛应用于各个电商平台。
其中，协同过滤、内容过滤和混合过滤是常用的推荐算法。
协同过滤算法通过分析用户的历史行为和与其他用户的行为相似性，来进行推荐。
内容过滤算法主要根据商品的属性和用户的个人信息进行匹配推荐。
而混合过滤算法则综合利用协同过滤和内容过滤两种算法的优势，提供更准确的推荐结果。
二、主要技术：1. 大数据分析：基于人工智能的智能电商推荐系统需要处理大量的用户数据和商品信息。
通过对这些数据进行分析和挖掘，可以发现用户的消费习惯和喜好，从而为其提供更加精准的商品推荐。
2. 机器学习：机器学习是实现智能推荐的关键技术之一。
通过训练具有推荐功能的模型，系统能够根据用户的行为和偏好来进行个性化的推荐。
其中，深度学习的发展进一步提高了推荐算法的准确性和效果。
3. 自然语言处理：对于智能电商推荐系统来说，了解用户的意图和需求是十分重要的。
自然语言处理技术可以帮助系统理解用户的搜索词汇、商品评价等文本信息，从而更好地为其进行推荐。
三、问题与挑战：1. 数据隐私与安全：智能电商推荐系统需要收集用户的个人信息和行为数据，这涉及到数据隐私和安全问题。
如何保护用户的数据安全，同时又能够提供准确的推荐服务，是一个需要解决的难题。
2. 冷启动问题：在新用户或新商品上，由于缺乏历史数据，系统很难进行准确的推荐。
如何在冷启动阶段给用户提供有针对性的推荐，是一个亟待解决的问题。
电子商务平台商品推荐系统的用户满意度研究
电子商务平台商品推荐系统的用户满意度研究引言：随着电子商务的飞速发展，传统的线下购物方式逐渐被网络购物所取代。
电子商务平台作为在线购物的主要渠道，为消费者提供了大量的商品选择。
然而，在众多商品中寻找符合个人需求的产品变得越来越困难。
因此，电子商务平台的商品推荐系统成为用户购物过程中不可或缺的一部分。
本文将研究电子商务平台商品推荐系统的用户满意度，以探讨用户对该系统的态度以及改善用户满意度的关键因素。
一、商品推荐系统的概述电子商务平台的商品推荐系统利用数据挖掘和机器学习技术，基于用户历史行为数据、商品特征和个人兴趣等因素，为用户提供个性化的商品推荐。
推荐系统的主要目标是提高用户购物体验，实现个性化推荐和增加销售额。
二、用户满意度的重要性用户满意度在电子商务平台运营中具有重要的意义。
一方面，满意的用户容易成为忠实的购买者，帮助电子商务平台维持较高的销售额；另一方面，满意的用户能够积极提供反馈和口碑，吸引更多潜在用户使用该平台。
因此，了解用户对商品推荐系统的满意度程度，能够帮助电子商务平台提升用户体验，并制定相关改进策略。
三、用户对商品推荐系统的满意度评价1. 个性化推荐的准确性与完整性个性化推荐是商品推荐系统最核心的功能之一。
用户对个性化推荐的准确性和完整性有着较高的期望。
准确性指推荐系统根据用户的兴趣和需求给出符合其实际期望的商品推荐；完整性是指推荐系统能够展示广泛的商品种类，覆盖用户的多元需求。
2. 推荐结果的可解释性用户希望推荐系统能够给出推荐结果的解释，即推荐系统给出推荐的理由和依据。
这种可解释性不仅让用户更容易理解推荐原因，还能提高用户信任感，使其更愿意接受推荐结果。
3. 推荐信息的时效性时效性是指推荐系统能够及时更新推荐结果，随着用户兴趣的变化和市场的变化及时调整商品推荐。
用户希望获取最新且与当前需求相关的推荐信息，以满足购物时的实时需求。
4. 用户体验的个性化用户希望推荐系统能够根据个人喜好和偏好进行定制化，提供个性化的用户体验。
电子商务中的个性化推荐系统分析
电子商务中的个性化推荐系统分析在当今数字化时代，随着电子商务的蓬勃发展，个性化推荐系统成为了各大电商平台的核心竞争力之一。
个性化推荐系统通过分析用户的浏览、购买行为，以及其他个人信息，能够准确预测用户的偏好，从而向其推荐最适合的商品或服务。
本文将对电子商务中的个性化推荐系统进行深入分析，并探讨其对用户行为和电商发展的影响。
一、个性化推荐系统的概述个性化推荐系统是一种基于数据挖掘和机器学习算法的信息过滤系统，通过对用户数据的分析，能够向用户提供个性化的推荐结果。
传统的推荐系统主要基于商品的特征、用户的评价等因素进行推荐，而个性化推荐系统更注重用户的个人偏好和兴趣，为用户提供更加精准的推荐服务。
二、个性化推荐系统的数据来源和分析方法个性化推荐系统的数据来源主要包括用户行为数据、用户个人信息以及商品的属性等。
通过收集、分析和挖掘这些数据，推荐系统可以建立用户画像，了解用户的兴趣爱好和行为模式，从而实现个性化推荐。
在个性化推荐系统的分析方法方面，常用的包括协同过滤、内容过滤和混合过滤等。
协同过滤是指根据用户之间的行为相似性和兴趣相似性进行推荐，内容过滤是根据商品的属性和用户的个人信息进行推荐，而混合过滤则是结合协同过滤和内容过滤的方法进行推荐。
三、个性化推荐系统的优势和挑战个性化推荐系统具有以下几个优势：首先，它能够提高用户的购物体验，减少信息过载带来的困扰；其次，它能够根据用户的兴趣偏好，推荐用户可能感兴趣的商品，提高购买转化率；最后，它能够提高电商平台的销售额和利润。
然而，个性化推荐系统也面临一些挑战。
首先，隐私保护是一个重要问题，用户的个人信息需要得到妥善保护；其次，数据的稀疏性和冷启动问题也是个性化推荐系统的挑战之一；最后，如何避免推荐算法的偏见和陷阱，保持推荐结果的公正性也是需要解决的问题。
四、个性化推荐系统对用户行为的影响个性化推荐系统对用户行为有着深远的影响。
首先，它能够降低用户的搜索成本，提高用户的购物效率，节约用户的时间。
电子商务平台的个性化推荐系统研究
电子商务平台的个性化推荐系统研究人们购物的方式正在发生变化，传统商业模式已经不能满足人们的需求，电子商务平台正在成为越来越多人的购物首选。
在海量商品信息中，如何让消费者快速、准确地找到自己需要的商品，是电子商务平台需解决的一个重要问题。
为了解决这一问题，个性化推荐系统应运而生。
一、什么是个性化推荐系统个性化推荐系统是一种基于用户偏好和兴趣的一种算法，通过分析用户的行为和历史数据，主动为用户推荐符合他们兴趣和需求的商品信息。
其目的是提高用户购物的体验，增加购买的转化率，并对电子商务平台进行运营和管理。
二、个性化推荐系统的优势1. 提高用户满意度个性化推荐系统可以根据用户信息与历史数据分析出用户的偏好，推荐和他们兴趣相关的商品，省去了用户自行搜寻的时间和麻烦，提高了用户在平台内的满意度。
2. 带来更多的销售机会个性化推荐系统直接为用户呈现符合其需求的商品，并增加用户购买的转化率，从而带来更多的销售机会。
3. 降低用户流失率电子商务平台要在激烈的市场竞争中生存，就必须降低用户的流失率。
个性化推荐系统可以为用户提供符合他们需求的商品，有效提高用户粘性，降低用户流失率。
三、个性化推荐系统的实现方法1. 基于协同过滤的推荐协同过滤是个性化推荐的一种常见技术之一，其主要通过对用户历史数据和行为模式进行分析，找出与用户兴趣相似的用户，然后推荐其购买过的商品给用户。
协同过滤适用于用户行为数据集中、较为丰富的电商平台。
2. 基于内容的推荐内容过滤是另一种常见的推荐系统技术，其主要基于商品的属性和特征等信息，将符合用户兴趣的商品推荐给用户。
该技术适用于商品信息比较丰富，内容比较有特色的电商平台。
3. 混合推荐系统混合推荐将协同过滤和内容过滤融合在一起，利用两种方法进行推荐，既考虑用户特征，也考虑商品特征，可以得到更精准的推荐结果。
四、个性化推荐系统存在的问题和解决方法1. 处理数据能力不足以及平台的限制在处理海量数据的情况下，个性化推荐系统会出现一些瓶颈，比如数据的预处理和处理时间过长等问题。
电子商务平台中的推荐系统技术研究与应用
电子商务平台中的推荐系统技术研究与应用随着互联网的快速发展，电子商务平台已经成为人们购物的主要渠道之一。
然而，电子商务平台的商品种类繁多，购物者又常常面临选择困难，因此推荐系统在电子商务平台中的应用变得尤为重要。
推荐系统利用数据挖掘、机器学习和人工智能等技术，为用户提供个性化的商品推荐，提高用户的购物体验，并帮助商家提升销售额。
本文将重点探讨电子商务平台中的推荐系统技术研究与应用。
一、推荐系统的基本原理和技术推荐系统通过分析用户的历史行为和兴趣偏好，为用户推荐可能感兴趣的商品。
推荐系统的基本原理包括收集、处理用户数据、构建用户和商品的关联模型以及生成个性化推荐结果。
推荐系统的关键技术主要包括协同过滤、内容过滤和混合推荐等。
1. 协同过滤协同过滤是推荐系统中最常用的技术之一。
它基于用户的历史行为和与其他用户的相似性，为用户推荐其他用户感兴趣的商品。
协同过滤分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种方式。
基于用户的协同过滤通过分析用户之间的相似性，将一个用户喜欢的商品推荐给与其相似的其他用户；基于物品的协同过滤则通过分析商品之间的相似性，将用户喜欢的商品的相似商品推荐给该用户。
2. 内容过滤内容过滤是根据商品的特定属性或描述为用户进行推荐。
该推荐方法通过对商品的内容进行分析，了解商品的特性和用户的兴趣，从而为用户推荐相似的商品。
内容过滤主要利用自然语言处理技术、数据挖掘和机器学习等方法，为用户提供个性化的推荐结果。
3. 混合推荐混合推荐是将不同的推荐算法进行组合，综合利用多种推荐技术来提高推荐的准确性和多样性。
混合推荐可以充分利用不同算法的优势，同时避免单一算法的局限性。
常见的混合推荐方法包括加权融合、分级融合和层次融合等。
二、电子商务平台中推荐系统的应用场景电子商务平台中的推荐系统广泛应用于商品推荐、个性化搜索和广告推荐等场景。
以下将分别介绍这些应用场景，并探讨推荐系统在其中的具体应用。
1. 商品推荐商品推荐是电子商务平台中推荐系统最常见的应用场景之一。
电子商务中的垂直搜索引擎与推荐系统研究
电子商务中的垂直搜索引擎与推荐系统研究随着互联网和电子商务的迅速发展，人们的购物方式也发生了巨大的改变。
传统的实体店面逐渐被电子商务平台取代，越来越多的消费者开始在网上购买商品和服务。
然而，随着商品数量的爆发式增长，用户在海量商品中找到自己所需的产品变得愈发困难。
因此，电子商务中的垂直搜索引擎和推荐系统应运而生，旨在提供更精准、个性化的搜索和推荐服务。
垂直搜索引擎是一种专门针对某个特定领域的搜索引擎，与传统的综合搜索引擎相比，垂直搜索引擎在特定领域的搜索结果更加丰富、精准。
它通过整合特定领域的网站和资源，筛选和归类相关内容，并根据用户的需求提供相关的搜索结果。
垂直搜索引擎能有效地减少用户的搜索时间，提高搜索效率，使用户更容易找到自己所需的商品或信息。
在电子商务领域，垂直搜索引擎的应用十分广泛。
以电商平台中的产品搜索为例，传统的综合搜索引擎可能会返回大量与关键词相关的广告信息和不相关的内容，使用户找到合适的产品变得困难。
而垂直搜索引擎则通过针对特定领域的商品分类、属性等信息进行搜索，提供更准确、精细的搜索结果。
此外，在垂直搜索引擎中，用户可通过筛选和排序功能更精细地控制搜索结果的展示，如按价格、品牌、评论等进行排序。
这些功能使得用户更容易找到满足自己需求的商品。
推荐系统是一种根据用户的行为和偏好，通过算法分析和计算，为用户提供个性化推荐的系统。
在电子商务中，推荐系统的应用也非常广泛。
当用户在电商平台浏览商品时，推荐系统会根据用户的历史购买记录、点击行为、浏览记录等信息，为用户推荐可能感兴趣的商品。
推荐系统通过分析用户的行为模式和喜好，实现精准和个性化的推荐，帮助用户发现新的商品或品牌，并提供更好的购物体验。
推荐系统的实现主要依赖于数据分析和机器学习技术。
通过收集和分析用户的行为数据，推荐系统可以建立用户模型，预测用户的兴趣和需求，并根据用户的行为反馈不断优化推荐结果。
同时，推荐系统还可以通过挖掘用户和商品之间的关联关系，实现协同过滤推荐。
智能电子商务中的商品推荐系统研究
智能电子商务中的商品推荐系统研究随着互联网技术的不断发展，电子商务已经成为了人们购买商品的一个重要渠道。
而在电子商务中，商品推荐系统作为一种重要的辅助工具，其对于提高购物体验和促进销售具有重要的作用。
一、智能电子商务概述智能电子商务（intelligent e-commerce）是指运用人工智能等技术对电子商务进行优化和改进，并实现智能化、信息化、网络化的电子商务形式。
智能电子商务在提高购物效率、优化客户体验、提高产品质量等方面都具有较大优势。
二、商品推荐系统的定义商品推荐系统（product recommendation system）是根据用户历史行为数据和商品特征，通过数据挖掘技术、机器学习等方法，向用户推荐符合其需求和偏好的商品的智能系统。
三、商品推荐系统的原理商品推荐系统的原理是，通过对商品的数据分析和处理，寻找用户的喜好和偏好，进而向用户提供符合其需求和偏好的商品。
具体来说，商品推荐系统需要通过分析用户信息，得出该用户的购买记录、搜索历史、评价等信息，从而了解用户的喜好和偏好。
同时，系统还需要对商品进行分类、特征提取和处理，将商品以某种方式呈现给用户。
最终，根据用户的历史行为和分析出的偏好信息，将最适合用户口味的商品推荐给用户。
四、商品推荐系统分类商品推荐系统根据不同的算法和实现方法，可以分为协同过滤推荐、基于内容的推荐、基于混合推荐等多种方式。
协同过滤推荐是通过分析不同用户之间的购买和评价历史，找到相似用户之间的共性，从而向该用户推荐符合其喜好的商品。
基于内容的推荐则是针对某一商品，分析该商品的属性、类别等信息，从而向用户推荐具有相似性质的商品。
基于混合推荐则是采用多种算法方法来综合推荐，比如同时采用协同过滤和基于内容的推荐。
五、商品推荐系统应用商品推荐系统在现代电子商务中应用非常广泛，比如在京东、淘宝等电商平台上，商品推荐系统是其中的重要组成部分。
商品推荐系统的存在可以为用户提供多样的推荐服务，让用户能够更加方便地找到符合自己需求和兴趣的商品。
基于人工智能技术的电子商务推荐系统研究
基于人工智能技术的电子商务推荐系统研究随着互联网的发展，电子商务已经成为了现代商务交流的重要方式之一。
然而，电子商务平台上商品的种类繁多，用户在面对众多商品时常常感到困惑，无法快速找到自己感兴趣的商品。
为了解决这个问题，进行研究并开发基于人工智能技术的电子商务推荐系统逐渐成为了一个热门的课题。
电子商务推荐系统的定义及意义电子商务推荐系统是一个基于人工智能技术的系统，通过分析用户的购买历史、浏览行为、评价等信息，为用户提供个性化的商品推荐。
使用者可以在推荐系统的帮助下快速找到自己感兴趣的商品，提高购物效率。
对于电商平台而言，推荐系统可以提升用户体验，增加销售额，进一步提升电商平台的竞争力。
基于人工智能技术的电子商务推荐系统的工作原理电子商务推荐系统的工作原理主要包括数据采集、模型训练和推荐生成三个步骤。
在数据采集阶段，系统从用户购买行为、浏览行为、评价等多个渠道获得用户数据。
这些数据包含了用户对商品的喜好、购买偏好、个人特征等信息。
在模型训练阶段，系统利用机器学习和深度学习等人工智能技术对用户数据进行分析和建模。
通过对用户的历史行为和喜好进行学习，建立用户模型和商品模型。
这些模型可以理解用户的兴趣和需求，对商品进行分类和描述。
在推荐生成阶段，系统根据用户的个性化信息和商品模型，将合适的商品推荐给用户。
推荐的方式可以是基于内容的推荐，根据用户的历史行为对商品进行相似度计算；也可以是基于协同过滤的推荐，根据用户群体特征和购买历史为其推荐商品。
基于人工智能技术的电子商务推荐系统的研究方向目前，基于人工智能技术的电子商务推荐系统的研究方向主要集中在以下几个方面：1. 推荐算法的改进：研究者致力于设计更加准确、高效的推荐算法，提高推荐系统的推荐质量和用户体验。
例如，应用深度学习技术进行用户行为分析，提升模型的精准度和效果。
2. 用户建模和个性化推荐：研究者在用户建模方面不断探索，通过对用户行为的深入理解，为用户提供更具个性化的推荐。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
推荐等。其缺点是只能分析比较容易的文本类 内容 ，一些多媒体
数 据 的 内容 比较难 于 提取 ；只能 推 荐一 些 与 自 己感 兴趣 相 似 的 内
（ １ ） 数据采集。数据采集方式主要分为显 示采集和隐式采 集。其中显示采集获得数据一般比较准确 ，但是采集数据比较困
一
稍低 ，一般只能采集客户评价 ，但是其采集数据 比较容易。一般 根 据 实 际需 求 ，选 择不 同的数 据 采集 方式 。 （ ２ ）数据预处理 。数据采集阶段所获取的数据一般存贮方
式 各 种 各样 。且 不 同 的推 荐技 术 所需 要的 数 据格 式 也 各有 区别 。 所 以 ，在 形 成推 荐 以前 要 根据 不 同需 求 ，选 择不 同的 推荐 技术 ，
常 见 电子 商务 推荐 系统 的推荐 技 术 ， 最后 对 电子 商务 推荐 系统 未来 的研 究 方 向进行 了展 望。 关键 词 推 荐 系统 电子 商务 推 荐技 术
随 着 网络 技 术 以及 通 信 技 术 的迅 猛 发 展 ，人 类 生 活 方 式 发 生 了翻 天覆 地 的变 化 ，已进入 了信息 社 会和 网络经 济 时 代 ，电子
上架产 品 ；以列 表或 者超 链 接 的形 式把 推 荐结 果按 照 用 户感 兴趣 程 度 显示 给 用 户 ；显 示 其他 用 户对 当前 用 户正 在 浏览 商 品的 评价 信 息 ；推 荐与 用 户 购物 车 中相 关的 商 品等 。
３ 电子 商 务推 荐 系统 关键 技 术
档 ，统 计 计算 推 荐 商 品与 用 户感 兴 趣 的 文档 的相 似度 ， 将 最接 近
电子商务推荐 系统 有很 多种 ，每种 系统所 采用 的推荐技术 也各不相同，但其工作流程基本一样 。主要包括数据采集 、数据 预处理 、形成推荐和结果显示灯环节。电子商务推荐系统的一般
的商品推荐给客户。基于内容的推荐一般需要进行匹配计算 ，大
电子商务系统根据其所采用的算法不同 ，推荐 系统可 以分
为 以 下几 类 ：一 是基 于 协 同过 滤技 术 系统 ；二 是基 于 内容 过 滤 的
电子商务推荐系统正是根据这种需求而产生的。
１ 电子 商务 推 荐 系统 的概 念及 作 用
推荐系统 ；三是基于网络结构的推术的推荐技术 。基于协 同过滤的推荐 是 目前最流行的个性化推荐技术。它利用用户的历史信息及其与 目标用户相似性较高的邻居对其他产品的评价来预测 目标用户对 特定产 品的感兴趣的程度 。系统据此产生对 目标 用户的推荐列
２ 电子 商务 推 荐 系统 的工 作流 程
居 ，进而使用用户的 “ 最近邻居”对商品感兴趣程度来预测 目标
用 户对 特 定商 品的感 兴 趣程 度 ，系 统从 而 根据 相应 信 息决 定 是 否
对 目标用户进行推荐该商品。协同过滤最大优点 ：对推荐对象没 有任何特殊要求 ，能够过滤难以基于内容分析的信息 ，如音乐 、 电影等非结构化的对象。 （ ２）基于内容的过滤推荐系统。基于内容的推荐系统是根 据用户的历史评价 、分享 、收藏过的文档等构造用户感兴趣的文
商务系统 的效益越来越明显 ，但是在 为用户提供 的选择越来越多 的同时 ，其结构也越来越复杂，用户经常在大量的商品信息中迷
失 ，而无法找到满意的商品。如何在海量的用户和商品的电子商
务环境中 ，寻找一种具有采购助手功能的系统来帮助用户选购商
品 ，能 够 根据 用 户的 需求 推 荐给 用 户可 能 感兴 趣且 满 意 的产 品 。
个 目标用户，推荐算法把用户所有没有选择过的产品按照用户
感兴趣的程度进行排序 ，并且把 排名靠前 的那些产 品推荐给用
户。
（ ４）混合 推 荐 系 统 。协 同过 滤 ，基 于 内 容 ，以及 基 于 网络
进而对采集的数据进行预处理转化为各种推荐技术需要的数据格
表 ，推荐 的个 性 化程 度 比较 高 ，应 用最 为 广泛 。协 同过滤 技 术一 般 可 以分 为两 类 ：基 于 用 户和基 于 项 目的 协 同过滤 算 法 。它 一般 采 用 最近 邻技 术 ，使 用 挖掘 技 术寻 找 与 目标用 户有 相 同兴 趣 的邻
Ｒ ｅ ｓ ｎ ｉ ｃ ｋ＆ Ｖ ａ ｒ ｉ ａ ｎ 在 １ ９ ９ ７ 年 给 出 了 电 子 商 务 推 荐 系 统 （ Ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｍｅ ｎ ｄ ｅ ｒ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ ） 正式的定义 ，指利用电子商务网站向 客户提供商品信息和建议 ，帮助用户决定应该购买什么产品，模 拟销售人员帮助客 户完成购买过程… 。电子商务推荐系统的最 大 优点是收集客户感兴趣的资料 ，并根据这些资料主动为用户作出 的个性化推荐。其主要作用为 ：将电子商务网站的浏览者变成购 买者 ；提高电子商务网站的交叉销售能力 ；较少消费者成本 ，提 高客户满意度 ；增加买家的效益。
难 ，因 为显 示 采集 需 要用 户显 式 输入 信 息 。隐式 采 集 虽然 准 确率
容 ，很难发现新的感兴趣 的资源。 （ ３） 基于 网路结构的推荐系统 。基于网路结构的推荐系统 不考虑用户和产品的内容特性 ，把用户和产品抽象成节点 ，所有
算 法利 用 的信 息 都隐 藏在 用 户和 产 品的 选 择关 系之 中。对 于任 意
信 息 纵 横
曩 工 科 技 ２ ０ １ ３ 年第 ４ 期
电子 商务推 荐系统研 究
李 春 秋
合肥工业大学 ２ ３ ０ ０ ０ ９ 合 肥 ；安 徽 商 贸 职 业 技 术 学 院 电 子信 息 工 程 系
摘 要 本 文 简要 介 绍 了电子 商务 推荐 系统 的概 念和 作 用 ，系统 地介 绍 了电子 商务 推 荐 系统 工作 流程 ，重 点介 绍 了几 种