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你可以在需要的时候用手机搜索一下就可以知晓附近衣、食、住、行的即时信息,你可以自由的购买商品或服务,然后到附近相应的线下实体店进行消费。这就是O2O电子商务模式的优越性。实际上,

作者/整理:07fly 来源:未知 2020-02-06 Tag:

据不完全统计,中国的网民数量己经达到了近7亿,约为全世界网民总数的20%庞大的网络用户群体刺激了网络规模的急速膨胀和网络技术的快速发展,随之而来的还有海量的数据信息,这些信息对于不同的人群而言都是具有非常大的价值的,随着云计算与数据挖掘技术快速发展,人们也越来越重视集群数据对于社会发展的重要作用,开始致力于大数据研究与应用中来。国家层面也十分重视互联网时代网络资源信息对于国家发展的战略意义和推动作用。网络硬件水平的快速发展使得人们通过互联网访问网络服务、存储数据和在线数据处理等逐渐成为现实,同时,此方面的技术发展也越加成熟。在数据大爆炸的现代互联网网络趋势下,如何从如此海量数据中提取出有价值的信息是一个非常热门的研究方向,也是网络资源实现其价值的重要基础。

 

随着以网络通信技术为基础的信息技术的大力发展,我国经过多年的积极学习、消化国外技术,在电子商务领域中得到了长足的发展,其经过多年的发展应用,己经成为人们在日常生活和工作中的主要平台。只要接入互联网,人们在家就能够获得各种最新资讯和购买需要的物品。然而,网络所承载的信息量堪称海量,在满足人们对各种信息需求的同时,也给人们的信息检索带来了“信息过载”等问题。所以,这种信息量太大而难以检索的问题也就成了函待解决的互联网难题,特别在电子商务领域中,更是与商品的销售量密切相关。

 

经过多年的发展,网上商品销售与售卖,己经具备了其独特的优势,成为市场经济发展中的后起之秀,大有取代传统商品销售渠道的趋势。但随着电子商务规模的急速扩展,也显示出了一些问题,比如用户的选择虽然越来越多,但是,在获取这些海量信息的同时,对信息的使用效率反而降低了,其需要消耗的时间成本成倍增加,降低了用户的网上体验。不仅如此,信息量在成几何级数增加的同时,使得很多质量和价格都比较优廉的商品被隐藏了起来,成为所谓的“灰色商品”,难以被有需求的消费者所发现。同时,随着现代生活节奏的加快,人们的时间和精力也变得越来越有限,而人们又不愿意被海量信息所淹没,为了能够极快又好的找到心仪商品,在这种需求推动下,人们开始展开了对于电子商务领域推荐算法的研究。

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