基于人工智能的电商大数据分类与挖掘算法

发布时间：2022-01-14 13:49

　　本文结合大数据分类与挖掘算法,设计用户消费周期行为数据推导方法,通过数据特征识别来测算用户潜在的消费能力,并通过用户消费周期行为数据推导,进一步明确用户可能产生的消费总量。从而精准测算用户特征测评指标,检验用户消费潜力数据,做到实时精准推送商品信息,打造人工智能时代的高品质电商,希望对电商平台高质量发展有所借鉴和参考。 

【文章来源】：电子技术与软件工程. 2021,(14)

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
1 人工智能电商大数据分类
    1.1 商品数据类型
    1.2 用户数据类型
    1.3 用户行为数据类型
    1.4 用户订单数据类型
    1.5 用户评论数据类型
2 人工智能电商大数据挖掘算法
    2.1 数据特征识别
    2.2 用户消费周期行为数据推导
3 基于人工智能的电商大数据挖掘算法检验
    3.1 用户特征测评指标
    3.2 样本数双侧检验结果
4 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据环境下电子商务企业客户关系管理研究[J]. 李玲.  中国市场. 2021(10)
[2]构建能源物资数据资源共享云平台——基于数据即服务（DaaS）技术[J]. 范海虹.  工业技术创新. 2021(01)
[3]基于Hadoop电商大数据的挖掘与分析技术研究[J]. 陈娥祥.  科技经济市场. 2021(01)
[4]基于大数据的人工智能跨境电商导购平台信息个性化推荐算法[J]. 李家华.  科学技术与工程. 2019(14)
[5]基于大数据的商业智能在电商数据分析中的应用[J]. 钱丹丹,周金海.  电子商务. 2019(04)



本文编号：3588618