检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:余洋[1] 刘晓萌 YU Yang;LIU Xiaomeng(School of Information Engineering and Media,Hefei Vocational and Technical College,Hefei 238010,China;School of Economics and Management,Hefei University,Hefei 230069,China)
机构地区:[1]合肥职业技术学院信息工程与传媒学院,合肥238010 [2]合肥大学经济与管理学院,合肥230069
出 处:《成都工业学院学报》2024年第5期83-87,共5页Journal of Chengdu Technological University
基 金:安徽省教育厅质量工程项目(2022cxcyjd004)。
摘 要:深入探讨了人工智能算法在电商推荐系统中的创新应用及其对计算机技术的影响。通过分析电商推荐系统机器学习、深度学习、数据处理与分析、用户行为分析以及隐私保护和算法透明度的实践等核心技术,揭示了这些技术如何共同作用于提升用户体验和推荐效率。重点强调了在设计推荐系统时需要平衡个性化服务和用户隐私保护的重要性,同时指出了未来研究的方向,包括算法优化、数据安全及推荐公正性的提升。The innovative application of artificial intelligence algorithm in e-commerce recommendation system and its influence on computer technology were deeply discussed in this paper.By analyzing the core technologies of e-commerce recommendation system,such as machine learning,deep learning,data processing and analysis,user behavior analysis,privacy protection and algorithm transparency practices,how these technologies work together to improve user experience and recommendation efficiency were revealed,the importance of balancing personalized service and user privacy protection when designing recommendation system was emphasized,and the future research direction was pointed out,including algorithm optimization,data security and improvement of recommendation fairness.
关 键 词:人工智能 电商推荐系统 机器学习 用户隐私保护 算法透明度
分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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