基于电商大数据的商品保举系统
商品保举系统，电商大数据，协同过滤，内容过滤，矩阵分解，深度学习，保举算法1. 背景先容
在当今数据爆炸的时代，电商平台积累了海量用户举动数据，这些数据蕴藏着丰富的商品保举价值。商品保举系统作为电商平台的焦点功能之一，可以大概根据用户的爱好偏好、购买汗青、浏览记录等信息，精准保举合适的商品，从而提升用户体验，促进生意业务转化。
传统的商品保举系统主要依赖于基于规则的保举和基于内容的保举，但这些方法通常缺乏个性化和精准度。随着大数据技术的鼓起，基于电商大数据的商品保举系统应运而生，利用机器学习、深度学习等算法，从海量数据中挖掘用户需求和商品特征，实现更加智能化、个性化的商品保举。
2. 焦点概念与联系
2.1 电商大数据
电商大数据是指电商平台在运营过程中产生的海量数据，包括用户数据、商品数据、生意业务数据、浏览数据、评价数据等。这些数据具有以下特点：
[*]海量: 数据量庞大，难以人工处理。
[*]多样化: 数据类型丰富，包括文本、图像、视频等多种格式。
[*]及时性: 数据更新速度快，需
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