基本信息

---

下载

文档摘要

---

改进集成学习算法赋能电商推荐：理论、实践与创新突破

一、引言

1.1研究背景

在互联网技术飞速发展的当下，电子商务已然成为推动经济增长的重要力量。消费者只需借助互联网，就能随时随地浏览和购买来自全球各地的商品，极大地拓展了购物的范围和便利性。随着电商平台的商品种类日益丰富，消费者在海量的商品信息中筛选出符合自身需求的商品变得愈发困难。据相关数据显示，大型电商平台的商品数量往往数以千万计，面对如此庞大的商品库，消费者很容易产生选择困难，购物效率也会大幅降低。

为了解决这一问题，电商推荐系统应运而生。电商推荐系统通过分析用户的历史行为、兴趣偏好、购买记录等多维度数据，运用先进的算法模型，为用户精