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摘要算法用于电子商务产品推荐系统。由于人工智能研究社区的发展和增长，这些系统最近才开始利用机器学习算法。该项目愿意改变电子商务平台与用户通信的方式。We have created a model that can customize product recommendations and offers for each unique customer using cutting-edge machine learning techniques, we used PCA to reduce features and four machine learning algorithms like Gaussian Naive Bayes (GNB), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), the Random Forest algorithms achieve the highest accuracy of 99.6% with a 96.99 r square score, 1.92% MSE得分和0.087 MAE得分。结果对客户和业务都是有利的。在这项研究中，我们将详细检查模型的开发和培训，并显示其使用实际数据的表现。从机器中学习可以改变电子商务世界。
电子商务产品推荐系统使用机器学习算法
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