大数据背景下电商推荐系统研究
大数据环境下电商精准营销策略研究
大数据环境下电商精准营销策略研究一、概述在数字化浪潮席卷全球的今天，大数据技术的应用日益广泛，其深远影响已渗透到各行各业。
尤其在电商领域，大数据不仅为商家提供了海量的用户信息，更为精准营销提供了可能。
本文旨在探讨大数据环境下电商精准营销策略的研究，以期为电商行业的持续发展提供新的思路和方向。
大数据环境下，电商企业面临着前所未有的机遇与挑战。
一方面，大数据的实时性、多样性和价值性为电商企业提供了丰富的用户数据资源，使得企业能够更深入地了解用户需求和行为习惯。
另一方面，如何在海量的数据中挖掘出有价值的信息，并据此制定有效的营销策略，成为电商企业亟待解决的问题。
精准营销作为电商营销的重要手段之一，其核心在于通过精确的目标定位、个性化的产品推荐和优化的用户体验，提高营销效果和用户满意度。
在大数据环境下，电商企业可以利用数据分析技术对用户数据进行深入挖掘，实现精准的用户画像和细分，从而制定更加精准的营销策略。
本文将从大数据环境的特点出发，分析电商精准营销的现状和存在的问题，探讨大数据在电商精准营销中的应用场景和优势。
同时，结合具体案例，提出电商精准营销策略的优化建议，以期为电商企业在大数据环境下实现精准营销提供有益的参考和借鉴。
1. 大数据时代的背景与特点随着信息科技的飞速发展，我们已然踏入了大数据的时代。
在这个时代，数据的产生、收集、处理和应用都呈现出了前所未有的规模和速度。
大数据不仅改变了我们看待世界的方式，也深刻影响了各行各业的发展模式，特别是在电子商务领域，大数据的应用更是推动了精准营销策略的创新与实践。
大数据时代的来临，离不开多个方面的背景支撑。
计算机技术、网络技术和存储技术的不断进步，使得我们有能力处理和存储海量的数据。
传感器、物联网、移动互联等技术的广泛应用，使得数据的来源更加多样化，数据的量级也呈现出爆炸式增长的趋势。
互联网和社交媒体的普及，使得人们的行为、偏好和需求都能够被数据化，这为大数据的应用提供了丰富的素材和场景。
探讨大数据在电商中的应用
探讨大数据在电商中的应用随着互联网技术的不断进步以及电子商务市场的不断壮大，电子商务行业正在面临着越来越多的挑战。
在这种背景下，大数据技术的应用成为了电商企业追求发展的重要手段之一。
本文将探讨大数据在电商中的应用。
一、大数据分析在电商中的重要性众所周知，电商企业的竞争主要体现在对用户需求的了解和满足上。
而大数据技术正是帮助企业从海量的数据中提炼出有价值的信息，为企业提供更全面、更精准、更及时的数据支持。
通过大数据的分析，电商企业可以实现以下目标：1、了解用户需求电商企业通过对用户浏览、搜索、购买行为等数据进行收集和分析，可以对用户需求有更深入的了解。
比如，通过用户的购买行为，可以分析出用户的购买偏好，从而更好地满足用户需求。
2、提高销售额通过对用户数据进行分析，电商企业可以精准地进行商品推荐，从而提高销售量和销售额。
比如，当用户在浏览商品时，电商企业可以根据用户历史搜索记录和购买行为进行商品推荐。
3、改善用户体验通过大数据分析，电商企业可以了解用户在购物过程中的体验，从而进行优化。
比如，电商企业可以根据用户的购物历史和搜索历史对商品进行分类和排序，以方便用户选择、购买。
二、大数据技术在电商中的应用1、用户画像用户画像是指通过数据分析建立用户的基本信息、需求和行为等特征，以便精准洞察用户需求。
通过用户画像，电商企业可以将广泛的用户群体细分为不同的人群，并提供符合这些人群需求的商品和服务。
比如，通过用户画像，电商企业可以针对不同的用户群体进行商品推荐和广告投放。
2、智能推荐通过大数据分析，电商企业可以了解用户的购买偏好和行为，从而提供更加符合用户喜好的商品推荐。
智能推荐系统基于算法对用户行为数据进行分析和处理，计算出每个用户的偏好和兴趣，进而向用户推荐符合其偏好和兴趣的商品。
这样可以提高购物效率，增强用户对电商平台的黏性。
3、价格策略通过大数据分析，电商企业可以了解不同商品在不同地区、不同时间、不同用户群体中的价格敏感性，从而制定更加合理的价格策略。
电子商务中的推荐系统应用案例分析
电子商务中的推荐系统应用案例分析推荐系统在电子商务领域扮演着重要的角色，为用户提供个性化的商品推荐信息，提高用户购物体验，促进销售增长。
本文将通过分析几个电子商务领域中成功应用推荐系统的案例，探讨推荐系统在电子商务中的应用及其价值。
1. 亚马逊的个性化推荐系统亚马逊是全球最大的电商公司之一，其个性化推荐系统是其成功之一。
亚马逊根据用户的购物历史、搜索记录、点击行为等大数据，利用协同过滤算法和机器学习技术，为用户推荐个性化的商品。
通过分析用户购物数据，亚马逊能够理解用户的购物喜好和需求，并向用户展示可能感兴趣的商品。
这种个性化的推荐系统不仅提高了用户购物体验，也促进了亚马逊的销售额增长。
2. 爱奇艺的视频推荐系统爱奇艺是中国领先的在线视频平台，其推荐系统基于用户的观看历史、评分、点赞等数据，利用深度学习和数据挖掘技术，为用户推荐个性化的视频内容。
通过分析用户行为数据，爱奇艺能够准确预测用户的观看喜好，并向用户推荐他们可能感兴趣的视频。
这种个性化推荐系统不仅提高了用户的视频观看体验，也帮助爱奇艺提高了用户留存率和广告收入。
3. 美团外卖的餐饮推荐系统美团外卖是中国领先的在线外卖平台，其推荐系统基于用户的历史订单、搜索记录、位置等数据，结合用户的餐饮偏好和需求，为用户推荐个性化的餐厅和菜品。
通过分析用户数据，美团外卖能够准确了解用户的餐饮口味和喜好，并向用户推荐符合其口味偏好的餐厅和菜品。
这种个性化推荐系统不仅提高了用户的订餐体验，也帮助美团外卖增加了订单量和用户黏性。
4. 豆瓣的图书推荐系统豆瓣是中国领先的图书评分和推荐平台，其推荐系统基于用户的阅读历史、评分、评论等数据，利用协同过滤算法和自然语言处理技术，为用户推荐个性化的图书。
通过分析用户行为和社交数据，豆瓣能够理解用户的阅读喜好和兴趣，并向用户推荐他们可能感兴趣的图书。
这种个性化推荐系统不仅提高了用户的图书推荐准确性，也增强了用户的社交互动和用户粘性。
机器学习算法在淘宝推荐系统中的应用研究
机器学习算法在淘宝推荐系统中的应用研究一、引言淘宝是目前国内最大的综合性电商平台，拥有众多的商家和消费者，每日产生海量的交易数据。
如何从这些数据中挖掘出消费者的需求，并为其提供个性化的商品推荐，成为了淘宝推荐系统的核心目标之一。
机器学习算法在淘宝推荐系统中的应用已经取得了较为显著的效果，本文将对此进行详细的探讨。
二、淘宝推荐系统基础架构淘宝推荐系统基于大数据和机器学习技术，分为三层架构：离线计算层、在线计算层和展现层。
其中离线计算层用于数据预处理、特征抽取和模型训练，线上计算层则是通过在线机器学习模型将用户请求和商品特征转化成商品召回和排序，展现层则是将算法推荐结果展示给用户。
三、淘宝推荐系统中的机器学习算法淘宝推荐系统中使用了多种机器学习算法，包括推荐逻辑回归、协同过滤算法、主题模型、深度学习等。
其中推荐逻辑回归算法是淘宝推荐系统的核心算法，其基于用户和商品的历史行为数据建立模型，并通过机器学习算法对用户喜好进行预测和推荐。
协同过滤算法则是基于用户的喜好和历史行为，通过挖掘用户间的关联性来进行商品推荐。
主题模型用于实现更加细致的个性化商品推荐，其基于用户的搜索关键词和商品标签等信息，通过挖掘不同主题表达的用户需求来进行商品推荐。
深度学习算法则是对图像和语音等非结构化信息进行处理的核心算法，使用深度神经网络进行处理，可以在商品图片等方面实现更加准确的推荐。
四、淘宝推荐系统算法的优化淘宝推荐系统面临着很大的挑战，如数据稀疏性、冷启动问题、可扩展性和实时性等问题。
因此，在保证推荐效果的同时，淘宝推荐系统还需要优化算法，来解决这些问题。
其中，基于隐向量的推荐算法是淘宝推荐系统中的一个重要优化，其将用户和商品表示成低维的隐向量，通过内积计算来预测商品的推荐度。
同时，基于多标签的推荐算法也是淘宝推荐系统的重要优化，可以将商品标签作为一种附加信息，来提升商品推荐的精度。
此外，淘宝推荐系统还采用了异构网络嵌入算法、注意力机制等新兴的算法来提高推荐效果。
大数据背景下的企业商务智能应用分析
大数据背景下的企业商务智能应用分析1. 引言1.1 大数据与商务智能的关系在当今信息大爆炸的时代，大数据已经成为企业发展的重要资源。
而商务智能则是帮助企业有效利用这些大数据资源的关键工具。
大数据和商务智能之间有着密不可分的关系，二者相互倚重，相互促进，共同推动着企业的发展。
大数据为商务智能提供了丰富的数据支持。
在传统的商务智能系统中，数据量较小、数据质量不高是普遍存在的问题。
而随着大数据技术的发展，企业可以通过收集、存储和分析海量的数据，从中挖掘出更加精准的商业洞察。
大数据为商务智能系统提供了更加全面、深入的数据基础，使其能够更好地服务于企业决策与发展。
商务智能又为大数据的应用提供了核心技术支撑。
大数据虽然包含了海量的数据资源，但如果缺乏有效的分析工具和技术手段，这些数据就无法转化为有用的信息。
而商务智能正是通过数据挖掘、分析与可视化等技术手段，帮助企业从大数据中提炼出有价值的商业智慧。
商务智能系统的智能化分析能力，使得大数据能够更好地为企业的决策与创新服务。
可以说大数据和商务智能是一对相辅相成的关系。
大数据为商务智能提供了数据基础，而商务智能则通过技术手段实现对大数据的深度分析和应用，使企业能够更好地理解市场需求、优化业务流程，提升竞争力。
在大数据背景下，企业需要充分发挥大数据和商务智能的优势，将二者有机结合，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
【字数：407】1.2 大数据背景下的企业商务智能应用意义在大数据时代，企业商务智能应用变得越来越重要。
大数据的兴起带来了企业数据量的爆炸性增长，传统的数据处理方法已经无法满足企业对于数据的需求。
企业需要借助商务智能技术来帮助他们更好地利用大数据，进行数据分析和决策。
企业商务智能应用的意义主要体现在以下几个方面：1. 提升数据分析效率：通过商务智能应用，企业可以更快速地收集、整理和分析大数据，帮助企业管理者更快速准确地做出决策。
2. 挖掘数据潜力：大数据中蕴含着丰富的信息和价值，通过商务智能应用，企业可以深入挖掘数据潜力，发现隐藏在数据中的商机和潜在问题，为企业发展提供更多的可能性。
电子商务大数据分析---Deep大数据
电子商务大数据分析---Deep大数据现如今，随着网络技术的迅速发展，电子商务成为了人们购物、营销和交流的主要方式。
在这个背景下，由电子商务产生并积累的大量数据成为了一种宝贵的资源。
为了充分利用这些数据，大数据分析技术应运而生，其中的Deep大数据分析就是其中的一种重要方法。
一、什么是Deep大数据分析Deep大数据分析是一种基于深度学习算法的大数据分析方法。
通过对庞大的电子商务数据进行深度学习，可以挖掘出其中隐藏的商业价值。
Deep大数据分析主要借助神经网络模型对数据进行处理和分析，进而实现预测、推荐和风险控制等功能，为商家提供精准的决策依据。
二、Deep大数据分析的应用场景1. 用户兴趣推荐Deep大数据分析可以通过对用户的浏览、购买和点击等行为数据进行学习，从而准确地分析用户的兴趣和喜好。
通过构建个性化推荐系统，可以为每个用户量身定制推荐商品，提高用户的购物满意度和购物效率。
2. 潜在用户挖掘在电子商务平台中，存在大量的潜在用户。
通过Deep大数据分析，可以对用户的行为轨迹进行分析和挖掘，发现潜在用户的兴趣爱好和购买倾向。
这样可以有针对性地制定营销策略，吸引更多的潜在用户加入电商平台。
3. 销售预测与库存管理利用Deep大数据分析技术，可以对历史销售数据进行建模和分析，从而准确地预测未来销售趋势。
通过预测销售情况，商家可以合理安排生产和库存，避免因库存积压或缺货而造成的经济损失。
4. 诈骗风险控制在电子商务交易中，诈骗风险是一个不可忽视的问题。
Deep大数据分析可以对用户的交易行为进行监控和分析，识别和预测潜在的欺诈行为。
这样可以及时采取措施，保障平台的交易安全。
三、Deep大数据分析的优势1. 精准性：Deep大数据分析技术可以对海量的电子商务数据进行细致的分析，从而得出准确的结论和决策依据。
相比传统的数据分析方法，Deep大数据分析能够更好地发掘数据背后的规律和价值。
2. 高效性：Deep大数据分析技术可以通过自动化的算法和模型，快速地对数据进行处理和分析。
电商行业智能推荐系统解决方案创新
电商行业智能推荐系统解决方案创新第1章智能推荐系统概述 (3)1.1 推荐系统的基本概念 (3)1.2 智能推荐系统的技术背景 (4)1.3 电商行业智能推荐系统的重要性 (4)第2章智能推荐系统关键技术 (4)2.1 数据挖掘与处理 (4)2.1.1 数据采集 (4)2.1.2 数据预处理 (5)2.1.3 数据存储 (5)2.2 用户画像构建 (5)2.2.1 用户行为分析 (5)2.2.2 用户属性挖掘 (5)2.2.3 用户画像更新与优化 (5)2.3 商品特征提取 (5)2.3.1 文本挖掘 (5)2.3.2 图像识别 (5)2.3.3 多模态融合 (5)2.4 推荐算法选择与应用 (6)2.4.1 协同过滤算法 (6)2.4.2 内容推荐算法 (6)2.4.3 混合推荐算法 (6)2.4.4 深度学习推荐算法 (6)第3章基于内容的推荐算法 (6)3.1 基本原理与框架 (6)3.2 文本分析与处理 (7)3.3 基于内容的推荐算法实现 (7)第4章协同过滤推荐算法 (7)4.1 用户协同过滤 (7)4.1.1 用户相似度计算 (7)4.1.2 近邻用户集合构建 (8)4.1.3 推荐列表 (8)4.2 商品协同过滤 (8)4.2.1 商品相似度计算 (8)4.2.2 相似商品集合构建 (8)4.2.3 推荐列表 (8)4.3 模型优化与改进 (8)4.3.1 冷启动问题解决 (8)4.3.2 用户活跃度加权 (8)4.3.3 时间衰减因子 (8)4.3.4 模型融合 (9)4.3.5 大规模数据处理 (9)第5章深度学习在智能推荐中的应用 (9)5.1 神经网络基础 (9)5.2 卷积神经网络（CNN）在推荐系统中的应用 (9)5.3 循环神经网络（RNN）在推荐系统中的应用 (9)5.4 融合深度学习与传统推荐算法 (10)第6章多维度推荐策略融合 (10)6.1 推荐系统冷启动问题 (10)6.1.1 冷启动问题概述 (10)6.1.2 冷启动问题解决方法 (10)6.2 多维度数据融合策略 (10)6.2.1 用户行为数据融合 (10)6.2.2 社会化数据融合 (11)6.2.3 内容数据融合 (11)6.3 多任务学习在推荐系统中的应用 (11)6.3.1 多任务学习概述 (11)6.3.2 多任务学习模型构建 (11)6.3.3 多任务学习应用案例 (11)第7章个性化推荐系统的评估与优化 (11)7.1 推荐系统评估指标 (11)7.1.1 准确性指标 (12)7.1.2 多样性指标 (12)7.1.3 用户满意度指标 (12)7.2 算法功能调优策略 (12)7.2.1 特征工程优化 (12)7.2.2 算法模型选择与优化 (12)7.2.3 模型融合 (12)7.3 用户体验优化 (13)7.3.1 推荐解释 (13)7.3.2 交互式推荐 (13)7.3.3 冷启动问题优化 (13)第8章智能推荐系统的工程实践 (13)8.1 系统架构设计 (13)8.1.1 架构概述 (13)8.1.2 整体架构 (13)8.1.3 模块划分 (14)8.2 大规模数据处理技术 (14)8.2.1 数据存储技术 (14)8.2.2 数据处理技术 (14)8.2.3 数据挖掘技术 (14)8.3 实时推荐系统构建 (14)8.3.1 实时推荐需求分析 (14)8.3.2 实时推荐架构设计 (15)8.3.3 实时推荐算法实现 (15)第9章电商行业应用案例解析 (15)9.1 服饰搭配推荐 (15)9.1.1 数据收集与处理 (15)9.1.2 用户画像构建 (15)9.1.3 搭配推荐算法 (15)9.1.4 推荐效果评估 (16)9.2 个性化购物路径优化 (16)9.2.1 用户行为分析 (16)9.2.2 购物路径优化策略 (16)9.2.3 优化算法应用 (16)9.2.4 路径优化效果评估 (16)9.3 跨界推荐与营销 (16)9.3.1 跨界合作模式 (16)9.3.2 跨界数据融合 (16)9.3.3 跨界推荐策略 (16)9.3.4 营销效果评估 (16)第10章智能推荐系统未来发展趋势与挑战 (17)10.1 新技术驱动的推荐系统发展 (17)10.1.1 深度学习技术在推荐系统中的应用 (17)10.1.2 基于大数据的推荐算法优化 (17)10.1.3 云计算在推荐系统中的应用 (17)10.2 多场景融合的推荐策略 (17)10.2.1 跨平台推荐策略 (17)10.2.2 融合社交网络的推荐策略 (17)10.2.3 多模态数据融合推荐策略 (17)10.3 隐私保护与合规性挑战 (17)10.3.1 隐私保护技术 (18)10.3.2 合规性挑战及应对策略 (18)10.3.3 用户隐私意识与信任建设 (18)10.4 推荐系统在电商行业中的创新应用前景 (18)10.4.1 个性化营销与推荐系统 (18)10.4.2 供应链优化与推荐系统 (18)10.4.3 智能客服与推荐系统 (18)第1章智能推荐系统概述1.1 推荐系统的基本概念推荐系统是一种信息过滤系统，旨在预测用户对某项商品或服务的评价或偏好。
基于大数据分析的个性化推荐系统设计与实现
基于大数据分析的个性化推荐系统设计与实现个性化推荐系统是一种基于用户偏好和行为数据的智能化技术，通过分析用户的历史行为、兴趣爱好和偏好等信息，以及利用大数据技术和算法模型，为用户提供个性化的推荐内容。
本文将针对基于大数据分析的个性化推荐系统进行设计与实现进行探讨。
一、个性化推荐系统的背景与意义近年来，随着互联网的迅猛发展，用户面临的信息过载问题日益严重。
在这样的背景下，个性化推荐系统应运而生，为用户提供有针对性、个性化的推荐内容，大大提高了用户体验和网站的粘性。
个性化推荐系统的设计与实现是当前信息技术领域的热点之一，对于企业而言，也是提高用户黏性、增加用户活跃度、促进销售增长的重要手段。
二、基于大数据分析的个性化推荐系统的设计原理1. 数据采集与处理：个性化推荐系统依赖于海量的用户行为数据进行分析和挖掘，在设计之初需要搭建数据采集与处理的平台，采集用户的点击、浏览、收藏、购买等行为数据，并进行规范化处理，以便后续的分析。
2. 用户画像构建：通过对用户行为数据的分析与挖掘，构建用户画像，包括用户的兴趣领域、购买习惯、偏好等信息。
个性化推荐系统可以通过对用户画像的理解，为用户提供个性化的推荐内容。
3. 特征工程：将采集到的用户行为数据转化为特征，并进行特征工程的处理，包括特征选择、特征构建、特征转换等，以便后续的算法模型训练和预测。
4. 算法模型选择与训练：基于大数据分析的个性化推荐系统可以采用多种算法模型，如协同过滤、内容过滤、矩阵分解等。
相应的算法模型需要根据实际业务需求进行选择和训练，并优化模型参数，以提高推荐的准确度和效果。
5. 推荐结果实时排序与推送：在个性化推荐系统中，推荐结果的实时排序是非常重要的一环。
可以根据用户的兴趣度、点击率、购买率等指标对推荐结果进行动态排序，并及时推送给用户，以提高用户体验和推荐效果。
三、基于大数据分析的个性化推荐系统的实现步骤1. 构建数据采集与处理平台：搭建数据采集与处理平台，通过日志监控、数据抓取等手段，采集用户的行为数据，并进行数据清洗、转换、存储等处理，以方便后续的数据分析与挖掘。
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大数据背景下电商推荐系统研究
发表时间：
2019-07-23T12:16:52.093Z 来源：《知识-力量》2019年9月34期 作者： 高婕
[导读] 大数据时代下，海量信息已渗透到各行的发展模式当中，如何更好地利用这些数据来创造行业中新的价值，是学者们需要持续研究
的内容。推荐系统正是利用这些有价值的数据来挖掘用户的偏好，为其推荐合适的商品，从而为电商行业创造出更多价值。本文通过研究
电商推荐系统中的几种主流的推荐算法，探析其大数据特征，从而提出一些符合当今时代特点的发展对策。
（广州工商学院计算机科学与工程系）
摘要：大数据时代下，海量信息已渗透到各行的发展模式当中，如何更好地利用这些数据来创造行业中新的价值，是学者们需要持续研究
的内容。推荐系统正是利用这些有价值的数据来挖掘用户的偏好，为其推荐合适的商品，从而为电商行业创造出更多价值。本文通过研究
电商推荐系统中的几种主流的推荐算法，探析其大数据特征，从而提出一些符合当今时代特点的发展对策。
关键词：大数据；推荐系统；电子商务
1
电商推荐系统简介
推荐系统是一种预测用户对商品和信息的喜好或评分的模型，它以电子商务网站为依托，以海量的数据为依据，来挖掘用户感兴趣的
信息和商品。该模型主要包含协同过滤方法、基于内容的推荐系统和基于知识的推荐系统等多种类型
[1]。
（1）协同过滤推荐方法
协同过滤方法的主要思想是通过处理大量用户的评分来预测遗失的评分[1]。例如，大量用户的购买信息或评分行为可以用来对这些用
户进行聚类，相似爱好的用户被归为一组，同类群体所喜好的物品就可以对组内其他个体做推荐。其中又包含基于用户的协同过滤算法以
及基于物品的协同过滤算法两种类型
[2]。
此方法突破了上文所述推荐算法无法给用户推荐其没有消费过的商品领域的瓶颈，在预测用户偏好未知商品时很有用。
（3）基于知识的推荐算法
上文所介绍的两种算法都要求提取用户浏览、购买或评分的大量历史记录，但如果需要购买产品高度定制的商品时，则不适用。例
如，汽车、房产、旅游产品、金融产品、昂贵的奢侈品等等，这些物品很少有购买记录，并且无法获取到充足的评分、购买记录。基于知
识的推荐算法可以让用户通过网页表格输入自己想要的属性值，比如用户被问到一系列问题，来明确自己的初始偏好，接着对该用户推送
相关的产品。
此方法利用与用户之间的交互反馈，了解用户的兴趣方向，突破了以上几种方法若不挖掘用户兴趣模型就无法推荐的问题以及冷启动
问题。
2
电商推荐系统的大数据特性
根据上文对电子商务推荐系统几种主流推荐算法的探讨，本文结合推荐算法中的数据提取以及推送结果等环节，以当前大数据时代为
背景，分析该系统的特性，有以下几点。
（1）复杂性
电子商务中的消费者兴趣与物品特性等数据，具有差异化、多样性等特点，在预测消费者需求时，又具有非线性、模糊性等特点。这
些都体现了该系统的复杂性大数据特性。
（2）即时性
由于消费者的购买动机、喜好与需求会跟着时间、季节、以及潮流的变化而变化，因此，为了保证数据有效并算出更加准确的商品排
名，一般来说获取的数据都具有即时性。
（3）相关性
用户与用户、用户与数据、数据与数据之间通过网络平台的交互作用使得这些因素被连成一个网状结构，可以通过同类别的用户来预
测某用户的关联喜好，或者通过商品属性来预测其潜在顾客。这体现了推荐系统的相关性。
（4）准确性
经过推荐系统筛选、采集而来的电子商务数据经过数据清洗之后，可以纠正逻辑错误，保证正确率。因此，推荐算法可以在很大程度
上准确推送给用户其喜好的商品，并将商品喜好度进行排名。
3
推荐系统当代发展对策分析
大数据背景下的电子商务推荐系统所面临的数据稀疏、冷启动、大数据处理与增量计算等问题、脆弱性等问题，是学者们需要持续性
关注并研究的方向，结合其大数据特性：复杂性、即时性、相关性和准确性，本文提出以下几点发展对策仅供参考。
（1）研究复杂网络数据及图方法
大数据、人工智能、复杂完了系统的研究者可从网络数据和图方法来研究推荐系统，比如通过长尾图来分析评分的稀疏性，进而调整
推荐算法，提高推荐商品种类的复杂度。
（2）抓取更加精准的数据
对于用户兴趣和物品特征的提取，应该排除干扰项，并避免局限于商品评论数据以及用户兴趣矩阵，最终提出一些更加精准的抓取方
式。
（3）注重多维度推荐
用户-商品的二维空间推荐系统是目前多数推荐算法中所依据的指标，但在如今大数据背景下，用户的兴趣矩阵受到许多不同维度因
素的影响，因此需要学者们将多维度推荐算法作为未来研究方向之一。
（4）创建抵抗攻击的推荐系统
一些商家不惜捏造评分内容，进而使商品被推送给更多用户，这种问题也是当下正在讨论的热点学术内容，如何增加推荐算法的健壮
性，使其难以被攻击，需要进一步讨论。
（5）加强推荐系统的安全性
大数据时代背景下的用户与过去相比更加担心个人信息安全的问题，但无论是协同过滤推荐还是基于内容的推荐算法，都需要获取用
户的大量数据，那么在获取数据的同时如何避免其泄露将是未来要研究的一个重要方向。
参考文献
[1]Charu C.Aggarwal.Recommender Systems:The Texbook[M].Springer International Publishing Switzerland.2016.
[2]
张智强.基于协同过滤算法的电子商务推荐系统[J].佳木斯大学学报.2018.7(4):603-606.
[3]
司梦楚.服装智能推荐系统在电子商务平台中的应用[J].武汉纺织大学学报.2019.4(2):33-38..