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电子商务产品推荐系统使用机器学习算法
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。
初创企业成功中的创新商业模式的实施......
摘要：实施创新的商业模式一直是电子商务行业许多初创企业成功的关键。Bukalapak 应用程序就是一个例子，它在相对较短的时间内取得了非凡的成功。在本文中，我们将讨论 Bukalapak 在电子商务行业激烈竞争中取得成功背后的创新商业模式的实施。Bukalapak 是一个电子交易平台，是印度尼西亚市场的主要参与者之一。为了在这个竞争激烈的行业中赢得竞争，Bukalapak 实施了几种创新的商业模式，使自己有别于竞争对手。这一特点不同于其他电子商务平台，因为它直接在消费者之间架起黄金交易的桥梁，没有中介。这为希望投资或交易黄金的消费者提供了额外的灵活性和安全性。Bukalapak 在实施这一创新商业模式方面取得的成功已通过其应用程序活跃用户的增长、交易额的增加和市场价值的增加得到证明。这一成功反映了在当前电子商务行业面对竞争时实施创新商业模式的重要性。关键词：Bukalapak、创新商业模式、电子商务行业、竞争、初创企业。摘要：Penerapan 模式是电子商务行业的初创企业。祝愿您的健康与安全。 Pada Abstrak ini, kami akan membahas penerapan model bisnis inovatif yang melatarbelakangi kesuksesan Bukalapak dalam menghadapi persaingan sengit di industri e-commerce.Bukalapak adalah sebuah platform perdagangan elektronik yang menjadi salah satu pemain utama di pasar Indonesia. Dalam upaya untuk memenangkan persaingan di industri yang ketat ini, Bukalapak telah menerapkan beberapa model bisnis inovatif yang membedakan dirinya dari kompetitornya.我们已经建立了电子商务平台，以促进电子商务的发展。我的会员资格和会员资格将被视为投资和投资的一部分。设计模型时应注意以下事项： 1. 重新设计模型，然后将其重新设计，然后再进行设计。电子商务行业的创新模式是电子商务行业的一个创新点。 Kata Kunci：Bukalapak、Model Bisnis Inovatif、工业电子商务、Persaingan、初创公司。
不变的秘密管理：在容器中使用敏感数据的零信任方法 - 文章 - 汇合处
我们介绍了Chaossecops，这是一个新颖的概念，将混乱工程与DevSecops结合在一起，特别着重于主动测试和提高秘密管理系统的弹性。通过使用AWS服务（秘密经理，IAM，EKS，ECR）和Common DevOps工具（Jenkins，Docker，Terraform，Chaos Toolkit，Sysdig/Falco）的详细，现实世界实施方案，我们证明了这种方法的实际应用，并且对这种方法进行了实践应用。电子商务平台案例研究展示了不变的秘密管理如何改善安全姿势，提高合规性，更快的市场时间，停机时间的降低以及开发人员的生产率提高。关键指标表明，与秘密相关的事件和更快的部署时间显着减少。该解决方案直接解决了DevOps技术类别中全球技术奖的所有标准，突出了创新，协作，可伸缩性，持续改进，自动化，文化转型，可衡量的结果，技术卓越成果，技术卓越和社区贡献。
人工智能助力改善零售食品安全
食品零售商推动整个供应链、店内和电子商务平台的食品安全计划，以降低消费者患食源性疾病的风险。从生产者到零售店，食品安全需要强大的食品安全文化、可靠的数据、强大的数据库管理和技术专长。人工智能 (AI) 因其推动和改变食品安全实践和结果的潜力而被提出。本文旨在向食品安全受众介绍 AI 术语和定义，并概述在零售业采用基于 AI 的技术时面临的机遇、挑战和道德考虑。对于零售业的食品安全，这里介绍的 AI 应用分为视觉、文本、交互式、分析或基于功能的解决方案。随着 AI 能力的不断发展，食品安全专业人员将在塑造整个食品行业（包括零售业）采用的工具和算法方面发挥作用。AI 可以加强食品安全，但要取得成功，需要整个供应链的战略合作，包括与技术提供商、监管机构和学者的合作。
电子商务客户服务的对话AI
摘要：随着电子商务的快速增长，提供无缝和高效的客户支持对企业至关重要。由先进的自然语言处理（NLP）和机器学习提供支持的对话式AI正在通过实现实时，上下文感知的互动来彻底改变客户服务。传统的基于规则的聊天机器人通常会在动态查询中挣扎，并且无法提供个性化的响应。该项目旨在开发一个智能的电子商务聊天机器人，该聊天机器人利用机器学习模型和基于变形金刚的架构，以在了解用户意图和情感的同时产生类似人类的响应。聊天机器人将帮助客户跟踪，产品建议，常见问题解答，退款和其他支持任务。通过整合情感分析，系统可以根据用户情绪来调整其响应，从而增强参与度和满意度。这种AI驱动的方法可确保提高效率，降低运营成本和无缝购物体验，从而使其成为现代电子商务平台的宝贵资产。
服务质量，守时货物交付和客户忠诚度
这项研究的主要问题是Shopee Express是由电子商务平台提供的交付服务中经营的一家公司，在保持其存在方面面临着重大挑战，并且表现出绩效下降。这项研究通过经验研究了通过客户决定作为Logistic Company Shopee Express案例研究的中间变量，通过客户决定将服务质量和守时对客户忠诚度的影响。这项研究的样本是Shopee Express的客户，使用路径分析方法多达203位受访者。从讨论中，众所周知，通过客户决策，服务质量和准时交付对客户忠诚度产生了重大影响，并且客户决策对客户忠诚度产生了重大影响。这项研究的含义是Shopee Express印度尼西亚的重要性不断提高其服务质量和准时交付，以提高客户决策和客户忠诚度。这项研究的关键发现可以为公司管理层制定其提高客户满意度和忠诚度的战略提供宝贵的见解。
促进环境可持续的电子商务
电子商务（电子商务）正在重塑全球经济，在推动经济增长的同时改变消费方式。该部门的价值与全球商品和服务贸易的价值竞争，并不断扩大。电子商务平台可帮助数百万企业，其中许多是中小型企业，在线销售，克服诸如物理市场访问，基础设施差距和社会约束之类的障碍。但是，电子商务的好处仍然不平衡，大多数发展中国家都落后于在线购物。确保这种全球转型不会损害环境可持续性也是至关重要的。电子商务的环境影响取决于类型；企业对消费者的电子商务意味着越来越多的较小的包装，交付和回报，而企业对企业的电子商务可能更有效，大量订单需要更少的包装并允许简化的交付。在本政策摘要中检查了企业对消费者电子商务物流链的不同阶段（仓储，包装，运输，回报），以及消费者行为的改变。此外，重新介绍了重新思考这些要素的需求，以减少电子商务的环境足迹，同时创建一个平衡环境可持续性与经济增长的监管框架。1
“连接时代的数字经济机会和挑战”
收到：15-11-2023数字经济已成为全球连通性时代的变革力量，改变了我们互动，购物和开展业务的方式。本文探讨了全球联系时代数字经济带来的机遇和挑战。数字经济的概念是指通过互联网在线进行的经济活动。在这个数字领域，商业交易，付款和信息交流通过网站，应用程序和社交媒体等数字平台进行。技术创新推动了数字经济的快速增长，更快，更有效地将商业世界和消费者联系起来。数字经济为个人，公司和政府提供了各种机会。首先，广泛的全球访问允许中小型企业在没有地理限制的情况下向国际市场推销其产品。这鼓励业务增长并创造新的就业机会。第二，数字平台可以基于技术和创新的新业务开发新业务。技术初创公司通过创新的解决方案彻底改变了传统的商业模式，从而为消费者增加价值。示例是乘车共享和电子商务平台，这些平台改变了我们旅行和购物的方式。
下一个一代数据基础架构的消费者是…ai
MongoDB的文档模型可为各种应用程序提供更简单的数据模型，更快的开发和每次绩效的更高价格，包括电子商务平台等参与系统，库存管理等记录系统以及诸如Customer 360的洞察力系统。 mongoDB也是AI工作负载的理想数据库，因为它可以处理任何类型的数据，包括复杂的数据类型，例如图像，视频，音频，文本等的矢量嵌入，所有这些数据对于AI模型来说都是必不可少的。 由于MongoDB的文档模型和分布式体系结构是从头开始设计的，以便随着新技术的使用而大规模处理任何类型的数据，因此MongoDB是当今和明天的AI驱动应用程序的理想基础。mongoDB也是AI工作负载的理想数据库，因为它可以处理任何类型的数据，包括复杂的数据类型，例如图像，视频，音频，文本等的矢量嵌入，所有这些数据对于AI模型来说都是必不可少的。由于MongoDB的文档模型和分布式体系结构是从头开始设计的，以便随着新技术的使用而大规模处理任何类型的数据，因此MongoDB是当今和明天的AI驱动应用程序的理想基础。
使用Web搜索者...
摘要 - 本研究探讨了在产品评论的背景下，用于情感分析的Web爬行技术和机器学习算法的整合。随着电子商务平台和用户生成的内容的指数增长，了解消费者对产品的情感已越来越有价值。该研究提出了一种创新的方法，该方法结合了基于硒的网络爬网，从在线来源收集广泛的产品评论，并利用随机的森林分类器进行情感分析。研究方法涉及数据收集，预处理，模型培训和情感预测。通过这种合并的方法，该研究证明了该模型在各种产品评论范围内分类情感的功效。本文讨论了这种方法在协助业务方面的重要性，以大规模理解客户的反馈，从而促进明智的决策并增强用户体验。调查结果强调了这种方法的潜力，可以从在线平台上获得的大量非结构化数据中提取有价值的见解。索引术语 - RFC，TF-IDF，情感分析，Web crawler