维普论文检测系统/IP PAPER CHECK SYSTEM基于短视频智能推荐的电商带货研究（暂定）【原文对照报告-大学生版】报告编号：d0c083b8f6ad6f2c检测时间：2022-05-1416：31：23检测字符数：16331作者姓名：李深所属单位：泉州师范学院全文总相似比复写率他引率自引率专业术语检测结论：12.16%10.36%1.8%0.0%0.0%其他指标：自写率：87.84%高频词：视频，用户，电商，推荐，平台典型相似文章：无指标说明：复写率：相似或疑似重复内容占全文的比重他引率：引用他人的部分占全文的比重自引率：引用自己已发表部分占全文的比重自写率：原创内容占全文的比重典型相似性：相似或疑似重复内容占全文总相似比超过30%专业术语：公式定理、法律条文、行业用语等占全文的比重总相似片段期刊：23博硕：11综合：1相似片段：38外文：0自建库：0互联网：3检测范围：中文科技期刊论文全文数据库中文主要报纸全文数据库中国专利特色数据库博士/硕士学位论文全文数据库中国主要会议论文特色数据库港澳台文献资源外文特色文献数据全库维普优先出版论文全文数据库互联网数据资源/互联网文档资源高校自建资源库图书资源古籍文献资源个人自建资源库年鉴资源IPUB原创作品时间范围：1989-01-01至2022-05-14维普论文检测系统VIP PAPER CHECK SYSTEM原文对照颜色标注说明：■自写片段■复写片段（相似或疑似重复）口引用片段（引用）■专业术语（公式定理、法律条文、行业用语等）泉州师花学院QUANZHOU NORMAL UNIVERSITY毕业论文（设计）题目基于短视频智能推荐的电商带货研究学院陈守仁商学院专业电子商务（闽台合作）学生姓名李深学号180806010指导教师职称副教授完成日期2022年4月30日教务处制目录1.1研究的背景及意义·········2基于短视频智能推荐的电商带货相关概述··2.1短视频智能推荐的概述········2.2智能推荐算法·············2.3.基于短视频智能推荐的电商带货概述3基于短视频智能推荐的电商带货主要模式·3.3矩阵模式・・・・2维普论文检测系统VIP PAPER CHECK SYSTEM4基于短视频智能推荐的电商带货存在问题，，，4.1重复推荐影响用户兴趣········4.2推送内容偏差化············5基于短视频智能推荐的电商带货SW0T分析·5.3SW0T战略选择分析6基于短视频智能推荐的电商带货建议6.1坚持原创内容·····6.2推送日标精准化··6.3降低获客成本106.4转化冲动购买······7结论········11参考文献基于短视频智能推荐的电商带货研究陈守仁商学院电子商务（闽台合作）专业180806010李深指导教师余餛鹏副教授摘要随着短视频进入“全民”时代，传统电商寻求转型。短视频智能推荐与电子商务联系愈加密切。短视频平台通过短视频智能推荐积攒了庞大的用户群体，用户数量决定了电商市场。电商通过智能推荐向用户推送偏好契合度高的短视频，在其中植入对应的产品广告和推荐，通过提升用户体验，提高用户购买意愿，实现带货目的。但如何有效进行短视频智能推荐的电商带货是一个难题。本文以短视频智能推荐为研究对象，研究在此基础上的电商带货问题。采用文献归纳法研究得出智能推荐算法的三种机制，电商商家使用的三种主要带货模式，以及电商商家、短视频平台和用户在带货过程中存在的问题。通过SWOT分析法构建矩阵模型针对性的提出策略和建议。以此提高短视频智能推荐下电商带货的成功率。关键词：短视频智能推荐：电商带货：智能推荐算法Research on e-commerce taking goods based on short video intelligent recommendationTan Siu Lin Business School E-Commerce 180806010 Li ShenInstructor Yu Kunpeng Associate ProfessorAbstractAs short video enters the "universal"era,traditional e-commerce seeks transformation.Shortvideo intelligent recommendation is more and more closely related to e-commerce.Short videoplatforms have accumulated huge user groups through short video intelligent recommendation,and the3