Resumen

Con el continuo desarrollo del comercio electrnico, nuestra sociedad ha pasado de una era mecnica a una era inteligente. Ha habido muchas cosas que han subvertido los conceptos tradicionales de la gente, y tambin han cambiado por completo la forma de vida de la gente moderna. Gracias al desarrollo del comercio electrnico, la gente puede disfrutar en casa de paisajes y comidas de todo el mundo. Las compras en lnea y la compra de entradas en lnea han facilitado enormemente la vida de la gente y le han dado ms opciones. Sin embargo, debido a la excesiva seleccin de cosas, tambin se produce un fenmeno de sobrecarga de informacin. A veces, a la gente le resulta difcil encontrar un producto o un contenido que le satisfaga. Por tanto, cmo analizar el comportamiento de navegacin de la gente y predecir qu tipo de contenido quiere la gente y cmo promocionar productos en los principales sitios web se ha convertido en un problema importante al que se enfrentan las grandes empresas online. Partiendo de esta base, este artculo propone una tecnologa de recomendacin inteligente para el comercio electrnico basada en el conjunto difuso aproximado y el algoritmo celular mejorado. Proporciona recomendaciones personalizadas a los usuarios basadas en su historial de navegacin y de compras. La investigacin de este artculo se divide principalmente en cuatro partes. La primera parte consiste en analizar el statu quo de la investigacin tcnica en este campo. Analizando las deficiencias de la tecnologa existente, se propone el concepto de este artculo. La segunda parte presenta el algoritmo de recomendacin inteligente clsico, incluidos el principio y el proceso del conjunto aproximado difuso y el algoritmo de panal mejorado, y analiza la diferencia de varios algoritmos de recomendacin para ilustrar la adaptabilidad de cada algoritmo en aplicaciones prcticas y sus respectivas ventajas e inconvenientes. La tercera parte presenta un sistema de recomendacin inteligente basado en la agrupacin difusa, analiza exhaustivamente las caractersticas de los usuarios y los productos, aprovecha al mximo la informacin de evaluacin de los productos por parte de los usuarios y realiza una recomendacin inteligente basada en el contenido y el filtrado colaborativo. Al final del artculo, mediante experimentos de anlisis comparativo, se demuestra la superioridad del sistema de recomendacin inteligente para el comercio electrnico basado en el conjunto difuso aproximado y el algoritmo celular mejorado, y se mejora la precisin de la recomendacin inteligente.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Desarrollo del comercio electrónico; Era inteligente; Compras en línea; Sobrecarga de información; Comportamiento de navegación; Recomendaciones personalizadas
• Keywords:Development of e-commerce; Intelligent era; Online shopping; Information overload; Browsing behavior; Personalized recommendations