人工智能在電子商務推薦系統中的優化與創新研究 崔琳琳 9787516042366 【台灣高等教育出版社】

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書名：人工智能在電子商務推薦系統中的優化與創新研究
ISBN：9787516042366
出版社：中國建設科技有限責任公司
著編譯者：崔琳琳
頁數：209
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1723672
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內容簡介

本書旨在深入研究人工智能在電子商務推薦系統中的優化與創新應用。電子商務推薦系統作為提升用戶體驗、促進交易的重要工具，在當今數字化時代扮演著至關重要的角色。隨著人工智能技術的迅速發展，特別是生成式人工智能（AIGC）和大語言模型的崛起，我們看到了電子商務推薦系統迎來了新的發展機遇，本書從多個維度全面探討了電子商務推薦系統的基礎原理、技術挑戰以及未來發展趨勢。其中。兩章專門闡述了生成式人工智能和大語言模型在推薦系統中的應用，通過對其優化與創新進行深入研究，旨在提升推薦系統的智能化水平、提高推薦效果，以及滿足用戶個性化需求。本書不僅著眼于理論探索，還結合實際案例對不同算法及模型的應用進行了詳細分析，旨在為電子商務從業者、研究者以及相關領域的學者提供一份全面系統的參考資料。我們希望本書能夠成為該領域研究者和從業者的重要工具書，為推動電子商務推薦系統的智能化發展、促進電子商務產業的健康發展做出貢獻。

目錄

第一章 電子商務推薦系統概述
第一節 電子商務推薦系統發展歷程
第二節 推薦系統的基本原理與分類
第三節 電子商務推薦系統的重要性與應用場景
第四節 電子商務推薦系統的挑戰與問題
第二章 人工智能在電子商務中的應用
第一節 人工智能在電子商務中的發展歷程
第二節 人工智能在電子商務中的應用現狀與趨勢
第三節 人工智能在電子商務推薦系統中的作用與價值
第四節 人工智能在電子商務中的挑戰與未來發展
第三章 生成式人工智能在電子商務推薦系統中的基礎原理
第一節 生成式人工智能（AIGC）的概念與特點
第二節 AIGC在電子商務推薦系統中的工作原理
第三節 AIGC的模型與算法
第四節 AIGC在個性化推薦中的優勢與局限性
第四章 AIGC在商品推薦中的應用與優化
第一節 商品推薦系統的基本流程
第二節 AIGC在商品推薦中的算法優化
第三節 基於AIGC的商品推薦系統設計與實現
第四節 AIGC在商品推薦中的實際應用案例分析
第五章 AIGC在用戶行為分析與預測中的應用
第一節 用戶行為數據的收集與處理
第二節 AIGC在用戶行為分析中的應用
第三節 AIGC在用戶行為預測中的應用
第四節 基於AIGC的用戶行為分析與預測系統實現
第六章 大語言模型在電子商務推薦系統中的應用
第一節 大語言模型及其發展歷程
第二節 大語言模型在電子商務中的應用場景與優勢
第三節 大語言模型在個性化推薦系統中的作用與挑戰
第四節 大語言模型在電子商務推薦系統中的未來發展方向
第七章 大語言模型在商品推薦中的算法優化與實現
第一節 大語言模型在商品推薦中的核心算法
第二節 基於大語言模型的商品推薦系統設計與實現
第三節 大語言模型在商品推薦中的實際應用案例分析
第四節 大語言模型在商品推薦中的性能評估與優化策略
第八章 大語言模型在用戶行為分析與預測中的應用
第一節 大語言模型在用戶行為數據分析中的模型設計
第二節 大語言模型在用戶行為預測中的算法優化
第三節 基於大語言模型的用戶行為分析與預測系統實現
第四節 大語言模型在用戶行為分析與預測中的實際案例應用分析
第九章 大語言模型與遺傳算法（GA）的融合應用
第一節 大語言模型與遺傳算法的融合設計
第二節 基於融合模型的電子商務推薦系統設計與實現
第三節 模型融合在電子商務推薦系統中的性能評估與優化
第十章 未來電子商務推薦系統發展趨勢與展望
第一節 電子商務推薦系統發展趨勢預測
第二節 基於人工智能的電子商務創新應用前景
第三節 電子商務推薦系統在商業應用中的價值與影響
第四節 電子商務推薦系統未來發展方向的思考與建議
參考文獻
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