基于人工智能的电商大数据分类与挖掘算法

【摘要】 本文在阐述现阶段电商大数据应用模式的基础上,从人工智能角度出发,就电商大数据分类与挖掘算法展开分析。研究指出:除递归效率低外,现阶段的电商数据分类和挖掘还存在周期频繁、冗余程度较高等问题;这些问题阻碍了电商大数据的智能化发展。对此,提出建立快速Spark架构,依托该构架和数据管辖维度的指导,设置数据控制纵向序列,以此来进行电商的大数据深度挖掘,生成用户行为树;按照依次映射的方式对户行为树及其数据的集合进行分类处理,随后实施仿真测试,可实现电商大数据高精度、高效率的挖掘和分类,提升电商大数据应用的智能化程度。更多还原