《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。
-
刷屏:可被複制的、製造刷屏級傳播事件的方法論
$308 -
市場營銷學
$235 -
市場研究技術
$336 -
麥迪森大道之王
$303 -
一本書輕鬆讀懂銷售心理學(第2版)
$260 -
市場營銷理論與實務
$251 -
交易對手信用風險和信用價值調整(第二版)
$512 -
消費者行為學(第六版)
$204 -
習慣購買的力量
$355 -
大數據時代的商業分析
$221 -
市場營銷複習指導
$235 -
Google AdSense實戰寶典:用谷歌廣告聯盟出海賺美元(第2版)
$474 -
市場營銷:網路時代的超越競爭(第3版)
$330 -
營銷的本質(珍藏版)
$308 -
新媒體廣告
$260 -
移動行銷管理
$726 -
市場營銷學(第4版)
$308 -
零基礎玩轉短視頻
$260 -
拼多多 憑什麼:拼多多運營從0到1實戰指南
$308 -
超級帶貨
$280

