Intelligent Classification and Personalized Recommendation of E-commerce Products Based on Machine Learning

随着互联网的迅速发展和信息的指数级增长，用户面临信息过载和选择难题。个性化推荐系统在缓解这种负担方面发挥着关键作用，通过帮助用户过滤和选择符合其偏好和要求的信息。这些系统不仅增强了用户的体验和满意度，而且为企业和平台提供了增加用户参与、销售和广告效果的机会。本文对传统电子商务商品分类系统和个性化推荐系统的运作机制进行了比较分析，并阐述了个性化推荐系统在电子商务、内容信息和媒体领域的重要性和应用。此外，本文还深入探讨了个性化推荐系统在电子商务中面临的挑战，包括数据隐私、算法偏见、可扩展性和冷启动问题，并阐述了应对这些挑战的策略。随后，本文概述了一个利用BERT模型和最近邻算法量身定制的个性化推荐系统，专门针对eBay电子商务平台的需求。通过手动评估，证实了这个推荐系统的有效性，并提供了实际应用操作指南和结构化输出推荐结果，以确保系统的可操作性和可扩展性。

本论文旨在比较传统电子商务商品分类系统和个性化推荐系统的运作机制，探讨个性化推荐系统在电子商务、内容信息和媒体领域的重要性和应用，并解决电子商务中个性化推荐系统面临的挑战。

本论文提出了一种基于BERT模型和最近邻算法的个性化推荐系统，针对eBay电子商务平台进行了特别定制，解决了数据隐私、算法偏见、可扩展性和冷启动问题等挑战。

本论文详细介绍了个性化推荐系统在电子商务中的应用和挑战，并提出了解决方案。论文还设计了实验来验证提出的个性化推荐系统的有效性，并提供了操作指南和结构化输出推荐结果。该研究的亮点包括使用BERT模型和最近邻算法，以及针对eBay电子商务平台的特别定制。

最近的相关研究主要集中在个性化推荐系统的算法和技术上，如深度学习、协同过滤和推荐系统评估等。其中一些研究包括《深度学习在个性化推荐中的应用》、《基于用户行为的协同过滤推荐算法研究》和《推荐系统评估的新方法》等。