 GPT答： |
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1. 数据采集和清洗：学习如何从不同来源获取数据，并对数据进行清洗和预处理，以便后续的分析和建模。
2. 数据存储和管理：学习如何使用大数据存储技术（如Hadoop、Spark等）来管理海量的电商交易数据，并掌握相关工具的使用方法。
3. 数据挖掘与分析：学习基本的统计分析方法、机器学习算法以及推荐系统原理，通过实践案例了解如何应用这些技术来发现潜在规律并提高推荐效果。
4. 推荐算法实现：深入研究协同过滤、内容过滤等常见推荐算法，并通过编程实践将其应用到电商推荐系统中。
5. 推荐结果评估与优化：了解常见的评估指标（如准确率、召回率等），并通过调整参数或尝试新算法来优化推荐效果。同时也需要考虑用户反馈和行为变化对模型性能产生影响。
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