由于越来越多的行业加入到 O2O 的电商行列中，商品的数量和种类以指数速度增长，因此在这个数据海洋中将很难准确迅速地找到自己需要的商品或者服务。人们往往在相关网站查询时迷失自己的选择目标，得不到满意的结果，使得很多用户对购物失去兴趣，从而导致大量的客户流失。因此，O2O 电商需要引入推荐系统，个性化推荐可以与用户直接交互，通过虚拟营销服务人员的角色，向顾客推荐其感兴趣的商品，帮助用户快速找到自己需要的商品，满意地完成购物，从而提高用户对电子商务平台的忠诚度。在此背景下，研究如何解决从海量的信息中高效的获得有用知识，动态的分析顾客的个性化需求，实时、主动的为顾客提供符合其偏好的商品，以及有效的提高推荐水平等问题，对于 O2O 电子商务模式而言，具有十分重要的实际与理论意义。
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