《電子商務環境下顧客購物偏好推薦及企業利潤挖掘》研究所提出的個性化推薦系統包含5個階段:(1)顧客顯性偏好與隱性偏好的識別與集成。(2)顧客相似性度量與相似顧客聚類(3)顧客未知購物偏好的神經網路預測。(4)待推薦產品利潤關聯分析,確定推薦組合(5)推薦實施。
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