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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ECE</journal-id><journal-title-group><journal-title>Educational Continuity and Enhancement</journal-title></journal-title-group><issn>3066-845X</issn><eissn>3066-8476</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ECE.2025070046</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>基于数据分析的探索式服务组合推荐技术的相关研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/ECE/1/7/10.61369/ECE.2025070046</url><author>赵汝涛</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>1</volume><issue>7</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-08-28</published-time></date></history><abstract>在互联网环境下，数据在商业发展和网络运行过程中发挥的作用越来越重要，海量的数据信息给服务端人员带来了信息挖掘难题。如何精准定位不同用户群体的实际需求，筛选和推荐合适的服务组合，成为相关技术人员面临的重要问题。本文立足互联网与电子商务发展背景，简述数据分析技术、组合服务的理论内涵，围绕需求分析、特征提取和模型建构，分析探索式服务组合推荐技术的实现原理和相关算法，阐述该技术的应用流程，并经过实验结果检验，表明该技术在提高推荐准确性和用户满意度优越性，为服务推荐方面业务创新发展提供参考。</abstract><keywords>数据分析,探索式服务组合,推荐技术</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1]王亮亮,贺美然,高慧.网络圈层化的技术逻辑与治理路向[J].中共合肥市委党校学报,2024,23(06):30-34.&amp;nbsp;[2]张陆园,王佳坤.失序与归正:算法推荐技术的应用风险、规制困境与优化路径[J].视听理论与实践,2024,(06):64-71.&amp;nbsp;[3]吴雨旸.重构的媒体经营:智能算法推荐技术驱动下的融媒体转型[J].视听界,2024,(05):38-41.DOI:10.13994/j.cnki.stj.2024.05.022.&amp;nbsp;[4]张东方,曹鹤鸣.算法推荐技术与思想政治教育结合的逻辑理路[J].学校党建与思想教育,2023,(23):65-68.DOI:10.19865/j.cnki.xxdj.2023.23.019.&amp;nbsp;[5]张惠彬,王思宇.算法推荐技术对消费者权益保护的影响与应对[J].甘肃理论学刊,2023,(06):91-101+2.&amp;nbsp;[6]冯丽丹.大数据背景下基于用户特征库的个性化资源推荐技术探讨[J].信息记录材料,2021,22(04):201-202.DOI:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2021.04.120.&amp;nbsp;[7]柳菁.基于用户体验的电子商务智能推荐系统研究[J].山西财政税务专科学校学报,2020,22(05):58-60.&amp;nbsp;[8]刘志坚.基于情境感知的图书馆移动电子资源推荐技术研究[J].河南图书馆学刊,2020,40(06):101-102+109.&amp;nbsp;[9]王腾宇.大数据时代下电子商务个性化推荐系统的分析与设计[J].智库时代,2020,(08):132-133.&amp;nbsp;[10]冉之倩.基于POI数据的城市服务业空间格局及其影响因素研究[D].四川农业大学,2023.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
