【摘 要】
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随着电子商务的迅速发展，O2O电子商务作为一种新型高效的商务模式也快速蔓延网络团购形式的出现，使得越来越多的企业开始关注O2O电子商务模式然而由于O2O电子商务模式中数据量
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随着电子商务的迅速发展，O2O电子商务作为一种新型高效的商务模式也快速蔓延网络团购形式的出现，使得越来越多的企业开始关注O2O电子商务模式然而由于O2O电子商务模式中数据量的迅速增长，引发了严重的数据过载数据冗余问题，使用户迷失在数据的海洋中，无法顺利地找到自己所需要的商品因此在这种背景下，作为电子商务核心技术之一的个性化推荐技术成为O2O电子商务领域的研究热点然而，目前在O2O电子商务领域中，关于个性化推荐技术的深入研究还相对较少，并且现有的大部分推荐算法的准确率和推荐效率也需进一步地提高本文的研究对象选择O2O电子商务模式中的推荐方法，在分析已经存在的电子商务个性化推荐技术的基础上，提出了一种更适用于O2O电子商务模式的结合聚类与协同过滤算法的改进推荐方法本文首先介绍了个性化推荐的相关理论，对不同的推荐技术进行了对比，同时分析了几种推荐技术对O2O电子商务模式的适用性；其次，对O2O电子商务模式中个性化推荐进方法行了详细的研究，在总结O2O电子商务中数据的特征的基础上，提出了O2O电子商务中推荐模型；然后，针对O2O电子商务网站中大数据实时推荐技术上所暴露出的不足，提出一种改进的基于聚类协同过滤算法的推荐方法，将改进的模糊聚类引入推荐方法中，从而改善推荐模型的覆盖率和匹配率；最后，本文进行了实验测试结果分析与应用测试实验结果表明，本文所构建的O2O电子商务模式中的推荐方法能够很好地满足O2O电子商务模式的需求，提高了大数据环境中的推荐效率，具有较好的实时性和准确性，基本达到预期效果
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