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大数据分析在电商平台的个性化推荐系统研究 下载：35 浏览：741

王天秀 《数据与科学》 2024年7期

摘要:
随着大数据时代的到来，电商平台日益庞大的用户群体带来了丰富的数据资源，也使得个性化推荐系统成为提高用户体验，提升电商平台竞争力的重要工具。本研究以大数据技术为基础，研究并构建个性化推荐系统，以期通过高精度的推荐结果，满足不同用户的个性化需求。我们首先通过分析用户行为日志，收集用户的偏好信息，然后运用机器学习算法，如协同过滤、深度学习等，进行推荐模型的构建和训练。实验结果显示，相比于只依赖历史购物记录的传统推荐方法，使用大数据分析的推荐系统能有效提升推荐结果的准确性和覆盖率，并显著提高了用户的点击率和购买转换率。因此，运用大数据技术进行个性化推荐系统研究，能够提升电子商务平台的服务质量，增强其市场竞争力，对电子商务行业具有重要的实用价值和理论意义。

基于大数据技术的石油销售企业市场营销策略优化研究 下载：92 浏览：1297

杨婧 《数据与科学》 2023年10期

摘要:
本研究从成品油批发企业的视角出发，深入探讨了基于大数据技术的市场营销策略优化方法，旨在为石油销售企业提供有效的决策支持，推动行业的可持续发展。通过数据采集与处理、消费者行为分析、竞争对手研究、智能推荐系统应用和实时营销决策等优化策略的使用，揭示了大数据技术在优化市场营销策略中的重要作用和巨大潜力。

“家电下乡”的经济行为分析 下载：222 浏览：2044

唐瑞峰 《经济与管理学报》 2024年4期

摘要:
“家电下乡”政策是中国政府为推动农村消费和扩大内需所采取的重要举措。本文对该政策的经济影响进行了深入分析，探讨了其在提高农村消费水平、消耗过剩产能以及增加国民财富等方面的积极作用。同时，本文还提出了具体的建议，以进一步完善该政策，包括优化决策和实施机制、加强监督机制、建立后果纠正机制以及明确法律责任形式等方面的具体措施。这些建议旨在确保政策的顺利实施，并最大限度地发挥其积极作用，促进农村经济的发展和国民财富的增加。
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