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人工智能+电商公共基础课-《人工智能导论》
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人工智能+电商一、基本概念和内涵
基本概念和内涵3电子商务电子商务是指交易双方利用计算机技术与网络通信技术等现代信息技术所进行的各类商务活动,包括货物贸易、服务贸易以及知识产权贸易等(主要是企业和企业之间B2B、企业和客户之间B2C以及客户和客户之间C2C),按照一定的标准进行的各种商务活动的总称。
基本概念和内涵4电子商务现状2022年全国电子商务交易额达43.83万亿元,电子商务服务业营收规模达6.79万亿元,电子商务从业人数达6937.18万人。如:快递作为电商衍生行业,就业规模达到300万人规模。电商及相关产业已经成为我国就业和收入的重要增长点。
基本概念和内涵5AI+电子商务电子商务数字化的先天基因海量数据虚拟场景国家政策支持加强电子商务领域云计算、大数据、智能交易等核心关键技术的研究开发;支持实体零售店综合利用网上商店、移动支付、智能试衣等新技术发展体验经济,鼓励企业建立智能仓储系统、完善智能配送体系,依托互联网平台提供人工智能公共创新服务等;大力发展消费类和商用类无人机、无人船,加强智能物流在电商行业中的根本保障作用,大规模推动企业智能化升级,发展个性化定制,扩大智能产品的供给,推广应用智能工厂等。
基本概念和内涵6智慧电商智慧电商就是利用自然语言处理以及图像识别等人工智能技术,利用电子商务已有的海量数据,在各个应用场景中实现智能化和自动化,以达到提高工作效率、提高用户体验以及有效降低运营成本等目的。
人工智能+电商二、应用场景
应用场景8智能客服机器人主要涉及到大数据处理、自然语言处理(NLP)以及语义分析等人工智能技术手段。通过预训练模型已经强化学习,不断优化服务,形成有效沟通。24小时在线服务,降低人员成本。
应用场景9推荐引擎数据分析+推荐算法用户画像:浏览记录、收藏记录、消费行为等推荐给用户价格、款式等符合用户需求的商品
应用场景10图像有哪些信誉好的足球投注网站无法准确描述商品信息,拍照上传图像识别技术推荐给用户和图像高度相似的商品
应用场景11商品定价商品数量众多,信息时代影响因素众多,价格变动对时效性要求高提取市场变化、库存、市场热度等特征输入深度学习模型实时动态调整价格
应用场景12智能库存预测库存管理多渠道化、库存积压和库存不足影响严重分析影响库存的关键因素利用机器学习模型拟合不同因素对库存的影响。
应用场景13智能分拣千亿级别快递量,人工耗时、易错、成本高图像识别技术24小时高效、及时和稳定的智能分拣
人工智能+电商三、个性化推荐
个性化推荐简介15为什么需要个性化推荐商品信息“琳琅满目”,导致了“信息过载”的出现用户很难找到合适商品浪费大量时间和精力
个性化推荐简介16淘宝“千人千面”两个人首页各个频道入口的图片以及文字不一致?为什么同样有哪些信誉好的足球投注网站一个关键词,你和好友竟然出现不一样的商品列表?为什么我刚刚浏览了一件商品以后,首页各个频道的展现变了?……
个性化推荐简介17淘宝“千人千面”假设:一个人历史的购物行为及偏好,会在未来的行为中也有迹可循购买记录、个人特征等都属于关键信息(特征)模型根据特征推荐给用户不同的商品
个性化推荐原理18协同过滤推荐算法基于用户的协同过滤是将与目标用户偏好相似度高的其他用户的偏好商品推荐给目标用户
个性化推荐原理19协同过滤推荐算法基于商品的协同过滤是筛选与目标用户的偏好商品或者已购买过的商品相似度高的商品集,然后根据筛选出的商品集形成针对目标用户的推荐集。
个性化推荐原理20基于内容的推荐算法第一,推荐系统提取目标用户记录数据和评分数据,利用特征提取方法将商品属性等特征数据提取出来;第二,系统自动计算所有可推荐商品与目标用户之间的偏好匹配度;第三,根据计算出的商品与目标用户之间的偏好匹配度,然后将商品推荐给目标用户。
个性化推荐原理21基于知识的推荐算法例如用户不会频繁购买房屋,这时纯粹的协同过滤系统会由于评分数据很少而效果不好;再如用户对计算机的偏好会随着生活方式或经济状况的改变而改变,这时5年前对计算机的评分对基于内容推荐来说就不太合适了;又如用户在购买汽车时希望能明确定义他们的需求,而这些需求的形式化处理并不是纯粹协同过滤和基于内容推荐的系统所擅长解决的。基于知识的推荐系统可以帮我们解决上面提到的问题。推荐结果依赖用户具体需求与产品之间相似度的形式,或者是根据明确的推荐规则。
个性化推荐原理22基于关联规则的推荐算法关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。从大量数据中发现有趣的关联关系,可以帮助许多商务决策的制定,如分类设计、交叉购物和贱卖分析。关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放入其购物篮
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