ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】针对传统商城系统推荐效率低、导致用户决策成本增加的问题，本文从协同过滤概述出发，阐述基于协同过滤的智能推荐商城系统设计原则，并设计了一套适用于现代电商环境的智能推荐商城系统。 该系统结合用户兴趣偏好和行为数据，通过科学合理的架构、功能模块及接口设计，测试结果表明：功能成功率均达到９９％，平均响应时间不超１ ｓ，吞吐量满足业务增长，中央处理器 （ＣＰＵ）与内存使用率合理，且安全漏洞发现率为０，数据备份和恢复成功率达１００％，充分证明了系统设计的有效性，为电商行业提供一套高效精准的商品推荐解决方案。
