基于机器学习的跨境电商产品推荐系统的设计与实现

温 苗苗
杭州知衣科技有限公司

摘要


随着全球化贸易的不断发展，跨境电商已成为推动经济增长的重要力量。本文旨在设计并实现一种基于机
器学习的跨境电商产品推荐系统，以提高消费者购物体验和企业销售效率。本系统利用用户行为数据和产品属性信
息，通过深度学习算法对用户偏好进行建模，实现个性化推荐。系统设计考虑了实时性、可扩展性和用户隐私保护，
通过实验验证了推荐算法的有效性。研究结果表明，该推荐系统能够显著提升用户满意度和购买转化率，对跨境电
商平台具有重要的实际应用价值。

关键词


跨境电商；产品推荐系统；机器学习；个性化推荐；深度学习

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参考


[1]李强.基于大数据的个性化推荐系统研究[J].计算

机技术与发展，2018，28（2）：150-155.

[2]张华，刘洋.跨境电商平台用户行为分析与推荐

策略[J].电子商务，2019，10（6）：52-58.

[3]王晓东，赵丽华.深度学习在推荐系统中的应用

研究[J].计算机应用研究，2020，37（4）：1023-1027.

[4]陈晨，李宁.基于用户行为分析的电子商务推荐

系统设计[J].软件导刊，2021，20（3）：45-50.

[5]赵勇，张建华.跨境电商推荐系统设计与实现[J].

计算机工程与应用，2017，53（9）：210-217.


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