电子商务推荐智能系统分析与设计
电子商务平台中的用户行为分析与个性化推荐系统设计
电子商务平台中的用户行为分析与个性化推荐系统设计摘要：随着互联网的发展，电子商务平台成为了人们购物和消费的主要方式之一。
为了提高用户的购物体验和推动销售增长，电子商务平台开始关注用户行为分析和个性化推荐系统的设计。
本文将探讨电子商务平台中的用户行为分析和个性化推荐系统的重要性，并介绍如何设计一个高效的个性化推荐系统来满足用户需求。
一、引言电子商务平台已经成为了当今商业环境中不可或缺的一部分。
面临竞争激烈的市场，如何吸引用户、提高用户黏性和推动销售增长成为了电子商务平台运营者的重要任务。
为此，用户行为分析和个性化推荐系统成为了电子商务平台的关注点。
二、用户行为分析的重要性用户行为分析是指通过分析用户在电子商务平台上的行为模式、购买习惯和兴趣偏好，获取用户的消费特点和需求，并据此制定一系列的营销策略来吸引用户。
用户行为分析的重要性体现在以下几个方面：1. 精准营销：通过分析用户行为，可以了解用户的需求和购买偏好，从而针对用户进行精准的产品推荐和个性化的营销活动，提高用户购买的转化率和满意度。
2. 用户留存：了解用户的行为特点和偏好，可以通过定制化的服务和个性化的推荐来提升用户的忠诚度，增加用户的留存率。
3. 产品改进：通过用户行为分析，可以了解用户对产品的反馈和评价，为产品的改进和升级提供重要参考。
三、个性化推荐系统的设计个性化推荐系统是根据用户的历史行为、个人兴趣和偏好，通过算法和模型的计算，将最符合用户兴趣的产品或内容推送给用户的系统。
以下是个性化推荐系统设计的几个关键要素：1. 数据收集和分析：为了实现个性化推荐，首先需要收集和分析用户的历史行为数据。
这包括用户的点击记录、购买记录、搜索关键词等。
通过对这些数据的分析，可以获取用户的产品偏好和购买需求。
2. 用户画像的建立：通过对用户的行为数据进行挖掘和处理，可以建立用户画像。
用户画像是用户的特征描述，包括用户的年龄、性别、地域、兴趣爱好等。
通过用户画像，可以更好地了解用户的需求和购买偏好。
电子商务优秀设计方案与分析
电子商务优秀设计方案与分析在当今数字化时代，电子商务已经成为商业领域中不可或缺的一部分。
一个优秀的电子商务设计方案能够极大地提升用户体验，增加销售额，并提高企业的竞争力。
接下来，我们将详细探讨一些电子商务优秀设计方案，并对其进行深入分析。
一、用户界面设计用户界面是用户与电子商务平台交互的第一层面，其设计的优劣直接影响用户的第一印象和使用意愿。
1、简洁明了的布局优秀的电子商务网站通常采用简洁、直观的布局，避免过多的元素和复杂的导航结构，让用户能够快速找到他们想要的商品或信息。
页面的分类清晰，商品展示有序，例如将热门商品、新品推荐和促销活动放在显眼的位置。
2、高质量的图片和视频商品图片和视频的质量至关重要。
清晰、多角度、高分辨率的图片能够让用户更好地了解商品的细节和特点。
同时，适当的商品视频展示可以增加用户对商品的信任度和购买欲望。
3、响应式设计随着移动设备的广泛使用，电子商务平台必须具备响应式设计，能够自适应不同屏幕尺寸和分辨率，确保在手机、平板和电脑上都能提供流畅、一致的用户体验。
二、商品搜索与筛选功能1、强大的搜索功能用户能够通过关键词快速准确地找到所需商品。
搜索结果的排序应合理，例如按照相关性、销量、价格等因素进行排序。
同时，提供搜索建议和自动完成功能，帮助用户更轻松地输入准确的搜索词。
2、精细的筛选选项提供丰富的筛选条件，如价格范围、品牌、颜色、尺寸、材质等，让用户能够根据自己的具体需求缩小搜索范围，快速找到符合要求的商品。
三、购物流程设计1、简便的注册与登录尽量简化注册和登录流程，支持多种登录方式，如手机号、邮箱、社交媒体账号等。
同时，提供“游客购物”选项，让用户在未注册的情况下也能先进行购物。
2、清晰的购物车购物车页面应清晰展示商品的名称、数量、价格和总价。
用户能够方便地修改商品数量、删除商品或选择继续购物。
3、安全的支付方式提供多种安全可靠的支付方式，如信用卡、支付宝、微信支付等，并确保支付过程的加密和安全。
基于大数据分析的智能推荐系统设计与优化
基于大数据分析的智能推荐系统设计与优化智能推荐系统是目前在电子商务、社交媒体和内容平台等领域中一种重要的应用技术，能够根据用户的个性化需求和兴趣，提供精准的推荐内容。
基于大数据分析的智能推荐系统设计与优化从数据收集、处理、建模和优化等方面进行综合考虑，旨在提高推荐算法的准确性与用户满意度。
本文将深入探讨基于大数据分析的智能推荐系统设计与优化的相关问题，以及其中的关键技术和挑战。
I. 导言智能推荐系统在各种互联网应用中扮演着重要的角色，它能够根据用户的历史行为和个性化需求，从海量的数据中挖掘潜在的偏好和推荐物品。
然而，为了提高推荐系统的准确性和个性化程度，利用大数据分析的方法来设计和优化推荐系统变得越来越重要。
II. 基于大数据分析的智能推荐系统的设计与建模1. 数据收集与预处理在基于大数据分析的智能推荐系统中，数据的质量和数量对于推荐算法的效果有着至关重要的影响。
数据收集方面，推荐系统需要获取用户的历史行为数据、个人信息以及社交网络等数据源。
预处理方面，需要对原始数据进行清洗、去重、归一化和特征工程等操作。
2. 推荐算法选择与建模推荐算法是智能推荐系统的核心，根据不同的应用场景和业务需求，可以选择不同的推荐算法。
常用的推荐算法包括基于协同过滤的推荐算法、基于内容的推荐算法以及混合推荐算法。
在选择推荐算法时，还需考虑算法的可扩展性和实时性等因素。
建模方面，需要利用训练数据对推荐算法进行模型构建和参数优化。
3. 推荐结果的生成和排序推荐系统的另一个重要环节是根据用户的需求生成推荐结果。
根据模型训练得到的推荐算法，结合用户的历史行为和个人信息，可以生成针对用户的个性化推荐列表。
生成推荐结果后，还需进行排序，以提供用户最感兴趣的推荐内容。
III. 基于大数据分析的智能推荐系统的优化1. 推荐算法的优化为了提高推荐系统的准确性和用户满意度，可以从多个方面对推荐算法进行优化。
例如，可以引入集成学习的方法，将多个不同的推荐算法进行组合，以获得更好的推荐效果。
电子商务系统分析与设计方案报告
电子商务系统分析与设计方案报告一早起来，我就坐在电脑前，准备开始这场电子商务系统分析与设计方案的头脑风暴。
咖啡在旁边冒着热气，屏幕上闪烁着空白的文档，等待着被填满。
一、需求分析咱们先从需求分析开始说起。
电子商务系统，得满足用户的基本需求，对吧？比如说，用户需要能快速注册登录，这就需要一个简洁明了的注册登录页面。
再比如，商品展示得清晰，分类得合理，这样才能让用户一目了然，快速找到自己想要的商品。
1.用户注册登录2.商品展示与分类3.购物车与订单管理4.支付与结算5.物流跟踪6.评价与售后服务这些需求，看似简单，实则都需要精细的设计和实现。
二、系统设计咱们聊聊系统设计。
这个部分，可以说是整个方案的核心。
咱们得有个清晰的技术架构，这样才能保证系统的稳定性和可扩展性。
1.技术架构前端：采用主流的前端框架，如Vue.js或React，实现动态交互。
后端：使用Java或Python等语言，构建强大的服务端支持。
数据库：选择MySQL或MongoDB等成熟稳定的数据库系统。
2.功能模块设计用户模块：实现注册、登录、个人信息管理等基本功能。
商品模块：包括商品展示、分类、搜索等功能。
购物车模块：实现商品添加、删除、数量调整等功能。
订单模块：实现订单创建、支付、物流跟踪等功能。
支付模块：接入、等主流支付方式。
物流模块：与主流物流公司合作，实现物流跟踪。
评价模块：用户可以对购买的商品进行评价，提供售后服务。
三、用户体验1.界面设计界面简洁明了，色彩搭配和谐，让用户一目了然。
使用动画效果，提升页面切换的流畅度。
优化页面加载速度，减少用户等待时间。
2.交互设计提供清晰的导航，让用户快速找到所需功能。
优化表单填写体验，减少用户输入。
提供丰富的提示信息，帮助用户更好地理解操作。
四、安全与性能电子商务系统涉及用户的隐私和财产安全，因此安全与性能至关重要。
1.安全措施使用S协议，保证数据传输的安全性。
对用户敏感信息进行加密存储。
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。
电子商务系统分析与设计报告
电子商务系统分析与设计报告一、引言随着互联网技术的飞速发展，电子商务已经成为了当今商业领域中不可或缺的一部分。
电子商务系统作为电子商务活动的支撑平台，其性能和功能的优劣直接影响着企业的竞争力和用户体验。
因此，对电子商务系统进行深入的分析与设计具有重要的意义。
二、需求分析（一）用户需求电子商务系统的用户主要包括消费者、商家和管理员。
消费者希望能够方便快捷地浏览商品、比较价格、下单购买，并享受安全可靠的支付和配送服务。
商家则期望能够高效地管理商品库存、处理订单、进行促销活动，并获取销售数据和客户信息。
管理员需要对系统进行全面的监控和管理，确保系统的稳定运行和数据的安全。
（二）功能需求1、商品管理包括商品的添加、修改、删除、查询，以及商品分类、品牌管理等功能。
2、订单管理处理订单的生成、支付、发货、退款等流程，提供订单跟踪和查询功能。
3、客户管理管理客户的注册信息、购买记录、积分等，支持客户服务和投诉处理。
4、促销管理设置促销活动，如满减、折扣、优惠券等，吸引消费者购买。
5、支付管理集成多种支付方式，保障支付安全和便捷。
6、物流管理与物流公司对接，实现订单的配送跟踪和物流信息查询。
7、数据分析提供销售数据、客户行为数据等的分析报表，为企业决策提供支持。
（三）性能需求系统应具备高并发处理能力，能够在短时间内处理大量用户的访问和操作请求。
同时，系统的响应时间要短，确保用户能够获得流畅的体验。
系统还应具备良好的稳定性和可靠性，保证24 小时不间断运行。
三、系统设计（一）架构设计采用 B/S 架构，前端使用 HTML、CSS、JavaScript 等技术实现页面展示，后端使用 Java 或 Python 等语言进行业务逻辑处理，数据库采用MySQL 或 MongoDB 等。
（二）模块设计1、前台模块（1）用户注册登录：支持多种注册登录方式，如手机号、邮箱、第三方账号等。
（2）商品展示：以清晰的分类和搜索功能展示商品信息，包括图片、价格、描述等。
电子商务网站的用户行为分析与推荐系统设计
电子商务网站的用户行为分析与推荐系统设计随着互联网的发展和普及，电子商务网站已经成为人们购物的主要渠道之一。
这些网站的成功取决于能够吸引用户并提供个性化的推荐服务，以增加用户满意度和购买转化率。
因此，对电子商务网站的用户行为进行分析并设计一套有效的推荐系统是非常重要的。
用户行为分析是研究用户在网站上的行为模式和习惯，以识别用户的兴趣和需求。
通过分析用户的浏览记录、搜索行为、购买记录等数据，可以了解用户的偏好和购物习惯，从而提供更精准的个性化推荐。
以下是一些常用的用户行为分析方法：1. 浏览行为分析：通过记录用户的页面浏览记录，可以分析用户的关注点和兴趣。
例如，用户经常浏览某个品牌或类别的商品，很可能对该品牌或类别感兴趣，可以为其推荐相关的商品。
2. 搜索行为分析：通过分析用户的搜索关键词和搜索结果点击情况，可以了解用户的需求和偏好。
例如，用户经常搜索手机相关的关键词，可以为其推荐最新的手机产品。
3. 购买行为分析：通过分析用户的购买记录和购物车数据，可以了解用户的购买习惯和消费能力。
例如，用户经常购买高价值的商品，可以为其推荐更贵的商品。
4. 社交网络分析：通过分析用户在社交网络上的好友关系和互动行为，可以了解用户的兴趣圈子和影响力。
例如，用户的好友们都喜欢某个品牌或商品，可以向其推荐该品牌或商品。
除了用户行为分析，设计一个有效的推荐系统也是至关重要的。
推荐系统是根据用户的兴趣和需求，向其推荐可能感兴趣的商品或内容。
以下是一些推荐系统的设计原则：1. 个性化推荐：根据用户的兴趣和偏好，向其推荐定制化的内容。
个性化推荐可以提高用户的满意度和购买转化率。
2. 实时推荐：尽可能地提供实时的推荐结果，以满足用户的即时需求。
例如，用户浏览一个商品后，可以立即推荐相关的商品或优惠活动。
3. 多样性推荐：避免给用户推荐相似的内容，提供多样性的推荐结果，以避免用户的兴趣疲劳。
4. 推荐解释：向用户解释推荐的原因和依据，增加用户的信任感和接受度。
电子商务中的商品推荐系统设计与性能优化
电子商务中的商品推荐系统设计与性能优化随着科技的快速发展和互联网的普及，电子商务行业迅速崛起并成为了日常生活中不可或缺的一部分。
随之而来的是巨大的商品信息量，为消费者提供了更多的选择，也给他们带来了挑选商品的困扰。
为了解决这一问题，电子商务平台采用了商品推荐系统，以帮助消费者在众多商品中找到他们感兴趣的产品。
本篇文章将重点讨论电子商务中的商品推荐系统设计及其性能优化。
一、商品推荐系统的设计1. 数据收集与分析：商品推荐系统的核心在于对海量数据的收集和分析。
首先，平台需要收集商品的相关信息，包括商品类别、价格、销量、评价等。
其次，需要结合用户的历史行为数据，包括浏览记录、搜索历史、购买记录等。
通过对这些数据的分析，可以建立用户和商品之间的关联模型，从而实现精准的商品个性化推荐。
2. 特征工程：特征工程是商品推荐系统设计中的关键步骤。
通过对商品和用户数据的特征提取和转换，可以得到更具有信息量的特征，从而提高推荐系统的准确性。
特征工程的方法包括基于内容的特征提取、基于协同过滤的特征提取等。
同时，还可以通过添加用户画像、地理位置等特征来细化推荐结果。
3. 推荐算法选择：推荐算法是商品推荐系统设计中的核心部分。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法、基于深度学习的推荐算法等。
根据不同的业务需求和数据特征，选择合适的推荐算法进行实现。
同时，可以采用混合推荐算法的方式，结合多种算法的优点，提高推荐系统的准确性和覆盖率。
4. 实时性和扩展性：在设计商品推荐系统时，还需要考虑实时性和扩展性。
实时性要求系统能够快速响应用户的需求，给出实时的推荐结果。
扩展性要求系统能够处理大规模的数据和用户并发访问。
为了实现这两个目标，可以采用分布式计算、缓存技术等方法来提升系统的性能和并发处理能力。
二、商品推荐系统的性能优化1. 数据预处理：为了提高推荐系统的性能，可以在数据预处理阶段进行优化。
首先，对用户和商品的数据进行清洗和去重，去除无效或重复的数据。
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电子商务推荐智能系统分析与设计
随着信息化的发展，提供全方位、个性化的服务已成为增强企业竞争力有力的手段。
本文以介绍电子商务推荐智能系统为契机，拟定系统设计过程，以期为系统分析与设计的研究做出贡献。
1 引言
随着信息化水平的提高，网络己成为人们学习、工作和生活的重要组成部分。
如何在浩瀚的知识海洋中找到所需信息，己经越来越引起人们的关注。
传统的网络服务没有考虑到用户差异，而以拓展信息范围，增加信息深度的方法为不同用户提供相同的信息空间。
面对巨大的数据源，用户迫切需要一种能够根据自身特点自动组织和调整信息的服务模式，这就为电子商务推荐智能系统的产生和发展提供了契机。
2 电子商务推荐智能系统简介
电子商务推荐智能系统是一种根据用户个人喜好向其推荐商品的程序。
它基于电子商务网站，通过构建推荐系统模型，分析用户消费偏好，提供个性化产品，提高用户对商务服务的满意程度。
现阶段的电子商务推荐智能系统还不够完善，用户需要分类测览自主选择喜好的商品。
少数电子商务网站能够在这种机械式的产品展示的同时融入个性化的成分，提供：热门产品、同类商品、其他用户评价等服务，引导用户进一步选择。
然而这种推荐针对全体用户，而未强调推荐类型和方法的差异性，不利于智能化推荐的实施。
3 电子商务推荐智能系统功能分析
3.1 电子商务智能推荐系统应具备的基本功能
（1）客户端。
登陆注册：功能性网站获取用户信息的主要方式。
以次确定用户访问权限，获取用户信息集，完成对网站的管理控制。
分类测览：根据产品规格和类型划分分类目录，通过收集和展示海量信息确保信息空间的全面稳定。
它己成为衡量企业网站规模的可测评指标。
购物车：电子商务网站专有用户操作平台。
顾客在测览网页的同时将初选物品暂存于购物车中以便后期操作。
操作中包含用户信息、帐户信息、己购商品信息、待购商品信息，同时也应包含用户与金融机构、配送机构的交互，譬如：支付方式、交付手段等。
信息检索：从数据库中查找与用户输入的字符相匹配的信息和数据，返回目标结果集。
在电子商务环境下主要用于对所需商品的查询。
（2）企业端。
传统电子商务网站仅实现商品交易的功能，其销售系统与生产制造系统相互分离，降低了系统的利用率和使用空间。
在客户管理方面，人们过多的局限于注册信息的获取，忽视了用户需求变更，使用户资料成为单一的文本信息储备。
3.2 电子商务推荐智能系统
在具备基本功能之外，还应具备下列特征：
（1）客户端。
个性化推荐：构建匹配模型，寻找邻居用户，根据邻居用户的需求变动推测原用户喜好，向其推荐相关商品；根据用户喜好有针对性的组合推荐商品，使用户方便
快捷的一次性购物；自动化过滤用户不感兴趣的信息；对消极商品进行折扣处理或与兴趣商品捆绑销售。
个性化检索：传统意义上的信息检索需要将用户动态的、临时性的信息输入和静态的、稳定的数据库相匹配。
这就在一定程度上造成了信息的间断性。
电子商务推荐智能系统根据己知用户信息，提供适应用户变化的检索建议。
将搜索结果按照用户喜好排序，以便用户更便捷的获取所需信息；通过扩展历史搜索记录充实客户信息集，在商情变更后给予用户提示。
客户智能管理：根据用户的兴趣水平和购买力特点，提供不同的营销策略和管理方式。
追踪商品销售信息，根据商品使用期限，对用户进行二次推荐。
（2）企业端。
推荐系统与生产制造集成：用户可以根据需求订购相关产品。
企业定期收集用户反馈，调整产业结构，实行个性化产品生产，用户需求指导生产制造。
推荐系统与销售系统集成：通过对购买历史的统计，进行产品需求分析，根据用户需求变化调整销售策略。
4 电子商务推荐智能系统关键技术
电子商务推荐智能系统相应的关键技术主要有两类：信息检索技术和个性化推荐技术。
它们在系统中各有侧重。
信息检索是根据用户提交的搜索请求，将相应目标结果集按照匹配的相似程度排序后对外发布。
而电子商务推荐智能系统所构建的信息检索不仅能准确地查找出检索信息，还要基于用户偏好排序，提高效率。
同时通过不定期的交互，主动的增补和修改用户目标结果集，提供更全面的资讯。
个性化推荐技术是电子商务推荐智能系统中最核心、最关键的技术，目前主要的代表是协同过滤技术。
该技术不关注于内容的表现形式，而是根据用户信息构造模型确认邻居用户。
通过邻居用户对该内容项的评价，比较用户兴趣相似程度后依托邻居用户兴趣向该用户推荐商品。
协同过滤技术一般分为两类：基于用户的协同推荐和基于模型的协同推荐。
前者是用统计的方法得到具有相似爱好的邻居用户，并加权邻居用户在某个特定项目的评价分数来预测当前用户在该项目上的评价分数，根据分数给出推荐。
后者则是通过历史数据构造模型，预测潜在需求。
这里主要介绍基于用户的协同过滤推荐系统。
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图1 基于用户的协同过滤推荐系统参考模型
首先构建客户兴趣度矩阵，确定第I个用户对第j项的评估数值。
再通过该数值，计算欧几里德距离，根据预先确定的阀值规范化这种距离，选取邻居用户，或者根据事前确定的邻居用户数目选取相似度最大（欧几里德距离最小）的用户。
选取 邻居用户后，将邻居用户的兴趣项目作为原用户的预测项目，计算兴趣度后排序，得到前n 个推荐集，完成协同过滤推荐的全过程。
5 电子商务推荐智能系统实现过程（见图2）
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图2 电子商务推荐智能系统实现过程
获取用户信息：有针对性地对用户的兴趣爱好做深入的调查和统计分析，并将统计结果按照某种结构有序存放，完成对用户信息的获取。
结构化描述：获取信息后，构建模型对用户信息进行结构化的描述。
这种结构化的描述，应该以用户信息为基础，以精确性、标准性、易统计性为依据，创建适合于需求模型的用户信息描述方式和存储方式。
构建需求模型：构建用户需求模型，使系统能够根据用户提供的不同信息，完成对个性化信息需求模型的建立。
个性化推荐：根据需求模型结果给出的个性化推荐通常以多种形式反馈给用户。
我们所关注的是以怎样的形式与用户交互才能达到个性化推荐最好的效果。
安全性控制：在整个电子商务智能推荐系统实现的过程中，进行全方位的安全性控制是确保系统正常运行的必要手段。
无论是对用户信息的隐私性保护，还是对系统健壮性、安全性的维护，都十分的重要。
这就需要我们未雨绸谬，进一步开发和改进现阶段的电子商务推荐智能系统的弊端。
以期更好的提高效率，提高企业竞争力。
6 结束语
电子商务智能化推荐系统可以使电子商务网站的测览者转变为购买者，在一定程度上提高电子商务网站的销售能力和客户对电子商务网站的忠诚度；同时它也更方便用户检索到自己感兴趣的商品。
在未来的网络交易中，电子商务推荐智能系统将融入更完善的运行控制机制，成为电子商务的主流。