【摘 要】
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为了提高电子商务系统中商品营销的推送精度,文中基于协同过滤与分布式系统等人工智能技术,提出适用于大多数电子商务系统的精细化推送算法。通过采集与分析用户的多种行为数据,利用协同过滤算法,分别实现了用户端与商品端的精细分类。并在此基础上,利用HDFS存储系统与MapReduce计算框架等分布式架构,同时调用机器学习等人工智能算法完成了营销数据的精细化推送。仿真结果表明,与传统推送算法相比,基于人工智能技术的推送算法具有更高的准确度与可靠性。
【基金项目】
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江西省教育厅科技项目(161521)。
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为了提高电子商务系统中商品营销的推送精度,文中基于协同过滤与分布式系统等人工智能技术,提出适用于大多数电子商务系统的精细化推送算法。通过采集与分析用户的多种行为数据,利用协同过滤算法,分别实现了用户端与商品端的精细分类。并在此基础上,利用HDFS存储系统与MapReduce计算框架等分布式架构,同时调用机器学习等人工智能算法完成了营销数据的精细化推送。仿真结果表明,与传统推送算法相比,基于人工智能技术的推送算法具有更高的准确度与可靠性。
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