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内容大纲
本书旨在深入研究人工智能在电子商务推荐系统中的优化与创新应用。电子商务推荐系统作为提升用户体验、促进交易的重要工具，在当今数字化时代扮演着至关重要的角色。随着人工智能技术的迅速发展，特别是生成式人工智能（AIGC）和大语言模型的崛起，我们看到了电子商务推荐系统迎来了新的发展机遇，本书从多个维度全面探讨了电子商务推荐系统的基础原理、技术挑战以及未来发展趋势。其中。两章专门阐述了生成式人工智能和大语言模型在推荐系统中的应用，通过对其优化与创新进行深入研究，旨在提升推荐系统的智能化水平、提高推荐效果，以及满足用户个性化需求。本书不仅着眼于理论探索，还结合实际案例对不同算法及模型的应用进行了详细分析，旨在为电子商务从业者、研究者以及相关领域的学者提供一份全面系统的参考资料。我们希望本书能够成为该领域研究者和从业者的重要工具书，为推动电子商务推荐系统的智能化发展、促进电子商务产业的健康发展做出贡献。 -
作者介绍
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目录
第一章 电子商务推荐系统概述
第一节 电子商务推荐系统发展历程
第二节 推荐系统的基本原理与分类
第三节 电子商务推荐系统的重要性与应用场景
第四节 电子商务推荐系统的挑战与问题
第二章 人工智能在电子商务中的应用
第一节 人工智能在电子商务中的发展历程
第二节 人工智能在电子商务中的应用现状与趋势
第三节 人工智能在电子商务推荐系统中的作用与价值
第四节 人工智能在电子商务中的挑战与未来发展
第三章 生成式人工智能在电子商务推荐系统中的基础原理
第一节 生成式人工智能（AIGC）的概念与特点
第二节 AIGC在电子商务推荐系统中的工作原理
第三节 AIGC的模型与算法
第四节 AIGC在个性化推荐中的优势与局限性
第四章 AIGC在商品推荐中的应用与优化
第一节 商品推荐系统的基本流程
第二节 AIGC在商品推荐中的算法优化
第三节 基于AIGC的商品推荐系统设计与实现
第四节 AIGC在商品推荐中的实际应用案例分析
第五章 AIGC在用户行为分析与预测中的应用
第一节 用户行为数据的收集与处理
第二节 AIGC在用户行为分析中的应用
第三节 AIGC在用户行为预测中的应用
第四节 基于AIGC的用户行为分析与预测系统实现
第六章 大语言模型在电子商务推荐系统中的应用
第一节 大语言模型及其发展历程
第二节 大语言模型在电子商务中的应用场景与优势
第三节 大语言模型在个性化推荐系统中的作用与挑战
第四节 大语言模型在电子商务推荐系统中的未来发展方向
第七章 大语言模型在商品推荐中的算法优化与实现
第一节 大语言模型在商品推荐中的核心算法
第二节 基于大语言模型的商品推荐系统设计与实现
第三节 大语言模型在商品推荐中的实际应用案例分析
第四节 大语言模型在商品推荐中的性能评估与优化策略
第八章 大语言模型在用户行为分析与预测中的应用
第一节 大语言模型在用户行为数据分析中的模型设计
第二节 大语言模型在用户行为预测中的算法优化
第三节 基于大语言模型的用户行为分析与预测系统实现
第四节 大语言模型在用户行为分析与预测中的实际案例应用分析
第九章 大语言模型与遗传算法（GA）的融合应用
第一节 大语言模型与遗传算法的融合设计
第二节 基于融合模型的电子商务推荐系统设计与实现
第三节 模型融合在电子商务推荐系统中的性能评估与优化
第十章 未来电子商务推荐系统发展趋势与展望
第一节 电子商务推荐系统发展趋势预测
第二节 基于人工智能的电子商务创新应用前景
第三节 电子商务推荐系统在商业应用中的价值与影响
第四节 电子商务推荐系统未来发展方向的思考与建议
参考文献
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