基于大数据分析的电子商务推荐系统

本研究关注了大数据环境下的电子商务推荐系统,提出了一个综合性的商品推荐系统框架。该框架包括应用层、服务层、算法层、缓存层和存储层。在推荐方法方面,本研究关注的焦点在于协同过滤方法,即通过挖掘用户与商品之间的关联性,为用户提供个性化的商品推荐。在实验方面,系统经过综合测试,包括搜索框、搜索结果、实时推荐和热门推荐等功能,表现出良好的用户友好性、准确性、响应时间和个性化。