通过个性化推荐系统提升消费者购物体验  

作　　者：张玮佳 

机构地区：[1]NTT DATA China

出　　处：《数字经济》2024年第6期83-85,共3页Digital Economy

摘　　要：本研究基于大数据,深入分析了电商平台用户的行为数据,建立了用户行为分析模型,并通过聚类分析和协同过滤算法,构建了个性化商品推荐系统。该系统能够精准识别用户的购物偏好,提供个性化推荐,有效提升了用户购买转化率和满意度,具有显著的实际应用价值。

关 键 词：个性化推荐 大数据 协同过滤算法 聚类分析 购物体验 电商平台 精准识别 行为数据 

分 类 号：F49[经济管理—产业经济]