16、电商推荐系统与物联网入侵检测研究

电商推荐系统与物联网入侵检测研究

电商推荐系统调查实验

为了深入了解用户在电商推荐系统中的体验和偏好，研究人员开展了一项在线调查。调查通过电子表单的形式进行，涵盖了人口统计信息、用户行为模式、产品评价以及用户界面美学等多个方面。调查对象主要是马哈拉施特拉邦的居民，该邦人口约 1.142 亿，电商行业在疫情期间向农村地区拓展。

调查问题经过精心设计，由行业专家审核，旨在了解用户在操作推荐系统时的行为，以及用户界面和设计元素在产品推荐中的作用。问题分为四个部分：颜色与导航、功能、推荐展示和用户体验，共 15 个选择题和一个开放性问题。具体问题如下：
1. 你在日常生活中是否使用电商平台？
2. 你是否喜欢电商网站为你推荐商品？
3. 你一次更喜欢接收多少条推荐？
4. 当你收到商品推荐时，推荐商品的用户界面是否重要？
5. 考虑推荐时，哪些因素起重要作用？
6. 你更喜欢通过哪种方式接收商品推荐？
7. 哪种颜色会让你更愿意在电商网站上停留？
8. 当你收到商品推荐时，你希望评价如何展示？
9. 当你收到商品推荐时，你是否想了解类似产品的比较信息？
10. 当你收到商品推荐时，你是否希望有一个人工智能助手来解决你的问题？
11. 你在网站上更喜欢哪种导航方式？
12. 你更喜欢以何种形式接收推荐？
13. 当你取消之前购买的商品时，你是否希望获得一款评价更好、价格相近的相关产品的推荐？
14. 你是否更喜欢购买那些提供 EMI 付款选项的推荐产品？
15. 一起购买商品时的折扣是否会鼓励你购买？

调查结果分析

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