乐学 如何做好电商运营这十条概念必备
一、千人千面算法中的7个维度，以及买家特征。
随着商家越来越多，电商运营的竞争度非常激烈，如果没有一些手段，一个新店是很难被运作起来的。所以做电商的都知道，要想做电商不刷单是很难做起来的。但是随着各大电商平台对各种刷单的打压，目前刷单也没那么好做，必须要讲究技巧。想要做有效的刷单，千人千面算法这7个维度你必须要了解，刷单的时候要充分根据这7个维度去刷单才能把店铺的权重提高。
1大网时间
2购物习惯
5买家年龄
6买家等价
7消费层次(购物价格)
二、重复铺货中的五项要点
做电商运营有一款好的产品很重要，所以当一个商家有一款产品想要卖的好，就会想办法让这款宝贝大量曝光，让客户收这款宝贝看到的都是自家的产品，获得大量曝光重复铺货是个不错的方法。但是电商平台对铺货是不允许的，所以要怎么铺货这5点很重要。
1宝贝主图：
2宝贝价格
3宝贝标题
4宝贝属性
5宝贝详情页
三、宝贝设计的要点
做电商的都知道，卖产品就是买主图，想要买好产品主图设计至关重要，笔者在前面也有发表过主图设计的文章《淘宝店铺运营如何增加宝贝点击量？》大家可以去看看，如何做好主图以下这5点很重要。
1宝贝主图必须有卖点
2宝贝主图最好有边框
3宝贝主图必须有背景
4宝贝主图必须有价格
5宝贝主图和卖点以及背景颜色搭配。
四、文案设计的九个要点
当顾客被你的产品主图吸引点击进来以后，成交率就已经达到30%。这个时候往往能够促进成交的一个很重要的因素就是产品的文案了，顾客想要了解一个宝贝只能从文案所表达的信息了解，如果文案设计很合理，那么这单生意就八九不离十了。
1文案中一定要关联营销
2文案中一定要有卖点对应的文案
3文案中一定要有卖点对应的人群
4文案中一定要有卖点对应的攻心评价
5文案中一定要有企业公信力证明
6售后服务
7要有优惠信息买百减多少
8文案一定要明确为什么而界
9文案一定要具有逻辑性并列，递进，包含
五、黑马词的三项指标
做电商运营店铺优化，第一步就是标题优化，标题如何优化可以参考笔者写的《如何优化淘宝宝贝标题？最新八条思路供参考！》这篇文章。标题的关键词如何选取至关重要，那么我们如何选取关键词？通常我们会更具以下这3点作为关键词筛选的因素：
1搜索指数高，2宝贝转化率高，3宝贝竞争数量少
六、空格算法的三个规则
选好产品核心关键词，然后根据关键词进行组合形成最终优化的标题，在关键词组合成标题中涉及到一项算法：空格算法
1空格两边必须有核心关键词;
2一个标题中一般有两个空格;
3空格两边的关键词可以移动;
七、关键词的匹配方式
在标题编写中，利用空格算法把产品的几个核心关键词进行位置匹配，通常有以下3种匹配方式：
1完全正向匹配
2副完全正向匹配
3完全匹配
八、标题的三个组成部分
要想使自家的产品在众多商家中脱颖而出排到首页，标题是最重要的一部分，通常我们在标题编写中以以下这三类关键词进行匹配编写：
1主推关键词
2属性词
3热搜词
九、标题撰写最基本的三项原则
标题编写也有相关的算法别名算法，例如：“T恤”可以用“体恤”来代替，这就是别名算法。另外在标题编写中尽量写满。
1标题中必须包含主推关键词的别名
2标题中字数应该写满
3,标题是有评分的，只要比前八名的评分高就可以
十、产品属性词
产品是否能够卖得出去，是否能做到热销，和产品的属性相关性很大。而属性词通常作为标题的核心关键词，那么属性词包含哪些？通常我们这么一句话概括“限观形龄色国财”。解释：“限”代表限定词,包括冠词,指示代词,形容词性物主代词,名词所有格,数词等；“观”表示观点的描绘性形容词；“形”表示大小,长短,高低及形状的形容词；“龄”代表年龄,新旧的形容词；“色”表示颜色的形容词；“国”代表国籍,地区,出处的形容词(名词)；“材”则代表形成中心名词的材料的形容词。如果你是公司的话，需要有运营这个职位，运营市全能型又懂管理的。还需要文案，美工，推广专员还有客服等职位。如果你个人的话，那你就要身兼上诉各职位的技能。
整理了各类场景应用中AI算法
一、图像CV
内容安全，目标检测，图像识别，智能视觉生产，图像搜索，图像分割，物体检测，图像分类，图像标签，名人识别，概念识别，场景识别，物体识别，场景分析，智能相册，内容推荐，图库管理，网红人物识别，明星人物识别，图像搜索，商品搜索，版权搜索，通用搜索，车牌识别，垃圾分类，车辆检测，菜品识别，车型识别，犬类识别，实例分割，风格迁移，智能填充，智能识图，拍照搜商品，精准广告投放，电商导购，图像分析，图像理解，图像处理，图像质量评估，场景识别，物体识别，场所识别，图像自训练平台，图像分类，目标检测，图像分割，关键点检测，图像生成，场景文字识别，度量学习，图像识别，图像比对，图像分类使用手册，图像分类API文档目标检测使用手册，目标检测API文档Logo检测使用手册，Logo检测API文档，通用搜索，车牌识别，垃圾分类，车辆检测，车型识别，犬类识别，实例分割，风格迁移，智能填充，车牌识别，相册聚类，场景与物体识别，无限天空，图像识别引擎，识别，暴力图像识别，工业轮胎智能检测，肋骨骨折识别，显微识别，图像处理，广告识别，人脸算法，人体算法，图像识别，图像增强，OCR，图像处理，ZoomAI，智能贴图，智能制作，质量评价，图像识别，智能鉴黄，图像识别，实时手写识别，唇语识别，通用文字识别，手写文字识别，图像技术，图像识别，图像审核，图像搜索，图像增强，图像特效，车辆分析，图像生成，绘画机器人独家，动漫化身独家，像素风独家，超清人像独家，图像融合，换脸技术，神奇变脸，图像风格化，证件照生成，线稿图像识别，宝宝检测，图像分类，圉像深度估计，天空分割，食物分割，猫狗脸技术，食物识别独家，图像美学评分，车辆分析，车型识别，车型识别（含指导价），车型识别（含配置参数），车标识别，人脸识别（活体），车牌识别，表情识别，安全帽识别，计算机影像，计算机视觉，聚焦光学字符识别、人脸识别、质检、感知、理解、交互，图像视频分析，Logo检测，内容审核，智能批改，笔记评估，思维导图评估，物体检测，物体识别。
二、人脸、体态、眼瞳、声音、指纹
人脸分割人脸识别，无，人体分析HAS，识别人的年龄，性别，穿着信息，客流统计分析，智能客服，热点区域分析，人体检测，人脸口罩识别，人脸对比，人脸搜索，人脸检测与属性分析，人脸活体检测，人体关键点检测，行人重识别，细粒度人像分割，人像分割，人脸解析，3D人体姿态估计，人脸融合，人脸识别，换脸甄别，人脸支付，人脸核身，人像变换，人脸试妆，人脸融合，人体分析，手势识别，人脸验证与检索，人脸比对，人脸比对sensetime，人脸水印照比对，静默活体检测，静默活体检测sensetime，人脸检测和属性分析，人脸特征分析tuputech，配合式活体检测，人脸安防，计算机视觉，智能应用服务，人脸查询人脸分析人脸统计名单库管理人脸布控，人脸应用，人体应用，人体查询，车辆查询车辆分析车辆统计车辆布控车辆名单库管理，车辆应用，人脸图像识别人体图像识别车辆图像识别，图像识别，图像比对，人脸比对，人体检测，人脸口罩识别，人脸对比，人脸搜索，人脸检测与属性分析，人脸活体检测，人体关键点检测，行人重识别，细粒度人像分割，人像分割，人脸解析，3D人体姿态估计，人脸融合，人脸识别，人脸检测，人脸比对，人脸搜索，人脸关键点，稠密关键点，人脸属性，情绪识别，颜值评分，视线估计，皮肤分析，3D人脸重建，面部特征分析人体识别，人体检测，人体关键点，人体抠像，人体属性，手势识别人像处理，美颜美型，人脸融合，滤镜，声纹识别支付，语音合成，语音合成，声纹识别，语音唤醒，人脸识别引擎，摄像头人脸识别，人脸检测，身份识别，人脸识别，人脸属性，人体识别，声纹识别，衣服检索及聚类，语音分析，声纹识别，说话人归档，人脸和人体识别，人脸检测，手势识别，人脸与人体识别，人脸识别云服务，人脸识别私有化，人脸离线识别SDK，人脸实名认证，人像特效，人体分析，人脸技不，皮肤分析独家，头部分割，宏观人脸分析，人脸关键点检测，微观人脸分析独家，头发分析独家，五官分割，头发分割人体技术，人体外轮廓点检测独家，精细化人像抠图，人体框检测，肢体关键点检测，人像分割，服饰识别，手势识别，皮肤分割，人脸，说话人识别，人脸检测识别，人脸1：1比对，人脸检测，AI人脸/人形车辆，大数据人像防伪，QoS保障，CDN，表情识别，举手动作识别，人脸检测，网络切片，边缘计算，人脸分析，人脸检测，人脸搜索，人体分析，手势识别，着装检测，人脸识别，行为检测，人脸识别，人形检测，行为分析，人脸检测，人脸跟踪，人脸比对，人脸查找，人脸属性分析，活体检测，声音指纹，声纹识别。
三、视频
视频分割、视频处理、视频理解、智能视觉、多媒体，视频内容分析，人体动作监控，视频分类，智能交通，人/动物轨迹分析，目标计数，目标跟踪，视频编辑-，精彩片段提取，新闻视频拆分，视频摘要，视频封面，视频拆条，视频标签-，视频推荐，视频搜索，视频指纹-，数字版权管理，广告识别，视频快速审核，视频版权，视频查重，视频换脸，车辆解析， 体育 视频摘要，视频内容分析，颜色识别，货架商品检测， 时尚 搭配，危险动作识别，无，无，视频，视频换脸，车辆解析， 体育 视频摘要，视频内容分析，颜色识别，货架商品检测， 时尚 搭配，危险动作识别，菜品识别，视频识别引擎，结肠息肉检测，胃镜评估系统，视频标签，场景识别，客流分析，手势识别，视频技术，短视频标签，视觉看点识别，动态封面图自动生成，智能剪辑，新闻拆条，智能插帧，视频技术，多模态媒资检索公测中，媒体内容分析，媒体内容审核，视频生成，视频动作识别，
四、ocr文字识别
手写识别，票据识别，通用文档，通用卡证，保险智能理赔，财税报销电子化，证照电子化审批，票据类文字识别，行业类文字识别，证件类文字识别，通用类文字识别，通用文字识别，驾驶证识别， *** 识别，增值税发票识别，行驶证识别，营业执照识别， *** 识别，增值税发票核验，营业执照核验，智能扫码，行业文档识别， 汽车 相关识别，票据单据识别，卡证文字识别，通用文字识别，手写文字识别，印刷文字识别， *** 识别，名片识别， *** 识别intsig，营业执照识别intsig，增值税发票识别intsig，拍照速算识别，公式识别，指尖文字识别，驾驶证识别JD，行驶证识别JD，车牌识别JD， *** 识别，增值税发票识别，营业执照识别，火车票识别，出租车发票识别，印刷文字识别（多语种），印刷文字识别（多语种）intsig内容审核，色情内容过滤，政治人物检查，暴恐敏感信息过滤，广告过滤，OCR自定义模板使用手册，OCR自定义模板API文档，通用文字识别，驾驶证识别， *** 识别，增值税发票识别，行驶证识别，营业执照识别， *** 识别， *** 识别，驾驶证识别，行驶证识别， *** 识别，通用文字识别，自定义模板文字识别，文字识别引擎， *** 识别，文字识别，通用文字识别， *** 识别，名片识别，光学字符识别服务，通用文字识别，手写体文字识别，表格识别，整题识别（含公式），购物小票识别， *** 识别，名片识别，自定义模板文字识别，文字识别，通用文字识别， *** 识别， *** 识别，字幕识别，网络识别， 游戏 直播关键字识别，新闻标题识别，OCR文字识别，通用场景文字识别，卡证文字识别，财务票据文字识别，医疗票据文字识别， 汽车 场景文字识别，教育场景文字识别，其他场景文字识别，iOCR自定义模板文字识别，通用类OCR，通用文本识别(中英)通用文本识别(多语言)通用表格识别，证照类OCR， *** 社保卡户口本护照名片 *** 结婚证离婚证房产证不动产证，车辆相关OCR，行驶证驾驶证车辆合格证车辆登记证，公司商铺类OCR，商户小票税务登记证开户许可证营业执照组织机构代码证，票据类OCR，增值税发票增值税卷票火车票飞机行程单出租车发票购车发票智能技术，票据机器人证照机器人文本配置机器人表格配置机器人框选配置机器人，文字识别，行驶证识别，驾驶证识别，表单识别器，通用文本，财务票据识别，机构文档识别，个人证件识别，车辆相关识别，通用表格，印章识别，财报识别，合同比对，识别文字识别，签名比对，OCR识别，教育OCR，印刷识别，手写识别，表格识别，公式识别，试卷拆录
五、自然语言NPL
文本相似度，文本摘要，文本纠错，中心词提取，文本信息抽取，智能文本分类，命名实体，词性标注，多语言分词，NLP基础服务，地址标准化，商品评价解析智能短信解析，机器阅读理解，金融研报信息识别，法律案件抽取，行业问答推理，行业知识图谱构建，文本实体关系抽取，搜索推荐，知识问答，短文本相似度，文本实体抽取， 情感 倾向分析，兴趣画像匹配，文本分类-多标签，文本分类-单标签，定制自然语言处理，语言生成，语言理解，自然语言处理基础，文本摘要，数据转文字，文本生成，智能问答系统，内容推荐，评价分析，文本分类，对话理解，意图理解， 情感 分析，观点抽取，中文分词，短文本相似度，关键词提取，词向量，命名实体，识别依存，句法分析， 情感 分析，评论观点抽取，短文本相似度，机器翻译，词法分析，词义相似度，词向量，句法分析，文本分类，短语挖掘，闲聊，文本流畅度，同义词，聚类，语言模型填空，新闻热词生成，机器阅读理解，商品信息抽取，词法分析， 情感 分析，关键词提取，用户评论分析，资讯热点挖掘，AIUI人机交互，文本纠错，词法分析，依存句法分析，语义角色标注，语义依存分析（依存树），语义依存分析（依存图）， 情感 分析，关键词提取，NLP能力生产平台，NLP基础技术，中文词法分析-LAC，词向量—Word2vec，语言模型—Language_model，NLP核心技术， 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答，信息检索、新闻推荐、智能客服， 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答，机器问答、自然语言推断、 情感 分析和文档排序，NLP系统应用，问答系统对话系统智能客服，用户消费习惯理解热点话题分析舆情监控，自然语言处理，文本分类使用手册，文本分类API文档， 情感 分析，评论观点抽取，短文本相似度，机器翻译，词法分析，词义相似度，词向量，句法分析，文本分类，短语挖掘，闲聊，文本流畅度，同义词，聚类，语言模型填空，新闻热词生成，机器阅读理解，商品信息抽取智能创作，智能写作，搭配短文，种草标题，卖点标题，社交电商营销文案，自然语言处理能力，基础文本分析，分词、词性分析技术，词向量表示，依存句法分析，DNN语言模型，语义解析技术，意图成分识别， 情感 分析，对话情绪识别，文本相似度检测，文本解析和抽取技术，智能信息抽取，阅读理解，智能标签，NLG，自动摘要，自动写文章，语言处理基础技术，文本审核， 情感 分析，机器翻译，智能聊天，自然语言，基于标题的视频标签，台词看点识别，意图识别，词法分析，相关词，舆情分析，流量预测，标签技术，自然语言处理，语义对话，自然语言处理，车型信息提取，关键词提取，语义理解，语义相似度，意图解析，中文词向量，表示依存，句法分析，上下文理解，词法分析，意图分析，情绪计算，视觉 情感 ，语音 情感 ， 情感 分析，沉浸式阅读器，语言理解，文本分析，自然语言处理，在线语音识别，自然语言理解火速上线中， 情感 判别，语义角色标注，依存句法分析，词性标注，实体识别，中文分词，分词，
6、知识图谱
知识图谱，药学知识图谱，智能分诊，腾讯知识图谱，无，药学知识图谱，智能分诊，知识理解，知识图谱Schema，图数据库BGraph，知识图谱，语言与知识，语言处理基础技术，语言处理应用技术，知识理解，文本审核，智能对话定制平台，智能文档分析平台，智能创作平台，知识图谱，实体链接，意图图谱，识别实体，逻辑推理，知识挖掘，知识卡片
7、对话问答机器人
智能问答机器人，智能语音助手，智能对话质检，智能话务机器人，无，电话机器人，NeuHub助力京东智能客服升级，腾讯云小微，智能硬件AI语音助手，对话机器人，无，问答系统对话系统智能客服，Replika对话技术，客服机器人，智能问答，智能场景，个性化回复，多轮交互，情绪识别，智能客服，金融虚拟客服，电话质检，AI语音交互机器人，中移云客服·智能AI外呼，人机对话精准语义分析
8、翻译
协同翻译工具平台，电商内容多语言工具，文档翻译，专业版翻译引擎，通用版翻译引擎，无，机器翻译，无，机器翻译，音视频字幕平台，机器翻译，机器翻译niutrans，文本翻译，语音翻译，拍照翻译，机器翻译，机器翻译，文本翻译，语音翻译，通用翻译，自然语言翻译服务，文本翻译，翻译，语音翻译，实时语音翻译，文档翻译(开发版，机器翻译，文本翻译，语音翻译，拍照翻译，机器翻译实时长语音转写，录音文件长语音转写，翻译工具，机器翻译火速上线中
9、声音
便携智能语音一体机，语音合成声音定制，语音合成，一句话识别，实时语音识别录音文件识别，客服电话，语音录入，语音指令，语音对话，语音识别，科学研究，安防监控，声音分类，语音合成，语音识别，实时语音转写，定制语音合成，定制语音识别，语音合成，语音合成声音定制，离线语音合成，短语音识别，录音文件识别，声纹识别，离线语音识别，实时语音识别，呼叫中心短语音识别，呼叫中心录音文件识别，呼叫中心实时语音识别，语音识别，语音合成，声纹识别，语音识别，语音听写，语音转写，实时语音转写，语音唤醒，离线命令词识别，离线语音听写，语音合成，在线语音合成，离线语音合成，语音分析，语音评测，性别年龄识别，声纹识别，歌曲识别，AI客服平台能力中间件，语音识别，语音交互技术，语音合成，语音合成声音定制，离线语音合成，短语音识别，录音文件识别，声纹识别，离线语音识别，实时语音识别，呼叫中心短语音识别，呼叫中心录音文件识别，呼叫中心实时语音识别，远场语音识别，语音识别，一句话识别，实时语音识别，录音文件识别，语音合成，实时语音识别，长语音识别，语音识别，语音合成，波束形成，声源定位，去混响，降噪，回声消除，分布式拾音，语音识别，语音唤醒，语音合成，声纹识别，智能语音服务，语音合成，短语音识别，实时语音识别，语音理解与交互，离线唤醒词识别，语音识别，一句话识别，实时语音识别，录音文件识别，电话语音识别，语音唤醒，离线语音识别，离线命令词识别，远场语音识别，语音合成，通用语音合成，个性化语音合成，语音技术，短语音识别，实时语音识别，音频文件转写，在线语音合成，离线语音合成，语音自训练平台，语音交互，语音合成，语音识别，一句话识别，实时短语音识别，语音合成，语音唤醒，本地语音合成，语音翻译，语音转文本，短语音听写，长语音转写，实时语音转写，语音内容审核，会议超极本，语音交互技术，语音识别，语义理解，语音合成，音频转写，音视频类产品，语音通知/验证码，订单小号，拨打验证，点击拨号，数据语音，统一认证，语音会议，企业视频彩铃，语音识别，语音文件转录，实时语音识别，一句话语音识别，语音合成，通用语音合成，个性化语音合成，语音评测，通用语音评测，中英文造句评测，在线语音识别，语音识别，语音唤醒，语音合成，语音合成，语音识别，语音听写，语音转写，短语音转写(同步)，语音识别，语音 情感 识别
十、数据挖掘AI硬件
算法类型：包括二分类、多分类和回归，精准营销，表格数据预测，销量预测，交通流量预测，时序预测，大数据，无，机器学习使用手册，机器学习API文档，大数据处理，大数据传输，数据工厂，大数据分析，数据仓库，数据采集与标注，数据采集服务，数据标注服务，AI开发平台，全功能AI开发平台BML，零门槛AI开发平台EasyDL，AI硬件与平台，GPU云服务器，机器人平台，度目视频分析盒子，度目AI镜头模组，度目人脸应用套件，度目人脸抓拍机，人脸识别摄像机，昆仑AI加速卡，智能预测，购车指数，数据科学虚拟机，平台效率，云与AI，抗DDoS，天盾，网站漏洞扫描，网页防篡改，入侵检测防护， *** 性云服务器，对象存储服务，云专线（CDA，AI计算机平台—360net深度学习基础模型，AI算法训练适配主流AI框架
十一、其他
内容审核，智能鉴黄，特定人物识别，通用审核，文本智能审核，广告检测，Logo检测，商品理解，拍照购，商品搜索，通用商品识别，疫情物资识别，酒标识别，细分市场划分，品牌竞争力分析，老品升级，新品定制，商品竞争力分析，商品销量预测，商品营销，用户评论占比预测，商品命名实体识别，商品颜色识别，强化学习，智能地图引擎，内容审核，智能鉴黄，特定人物识别，通用审核，文本智能审核，广告检测，Logo检测商品理解，拍照购，商品搜索，通用商品识别，疫情物资识别，酒标识别，细分市场划分，品牌竞争力分析，老品升级，新品定制，商品竞争力分析，商品销量预测，商品营销，用户评论占比预测，商品命名实体识别，商品颜色识别，个性化与推荐系统，推荐系统，舆情分析，舆情标签，智慧教育，智能语音评测，拍照搜题，题目识别切分，整页拍搜批改，作文批改，学业大数据平台，文档校审系统，会议同传系统，文档翻译系统，视频翻译系统，教育学习，口语评测，朗读听书，增强现实，3D肢体关键点SDK，美颜滤镜SDK，短视频SDK，基础服务，私有云部署，多模态交互，多模态 情感 分析，多模态意图解析，多模态融合，多模态语义，内容审查器，Microsoft基因组学，医学人工智能开放平台，数据查验接口，身份验证（公安简项）， *** 验证，发票查验，设备接入服务Web/H5直播消息设备托管异常巡检电话提醒，音视频，视频监控服务云广播服务云存储云录制，司乘体验，智能地图引擎，消息类产品，视频短信，短信通知/验证码，企业挂机彩信，来去电身份提示，企业固话彩印，模板闪信，异网短信，内容生产，试卷拆录解决方案，教学管理，教学质量评估解决方案，教学异常行为监测，授课质量分析解决方案，路况识别，人车检测，视觉SLAM，高精地图，免费SDK，智能诊后随访管理，用药管家，智能预问诊，智能导诊，智能自诊，智能问药，智能问答，裁判文书近义词计算，法条推荐，案由预测，
本文主要是对最近所学的推荐系统的总结，将会简单概述非个性化范式、群组个性化范式、完全个性化范式、标的物关联标的物范式、笛卡尔积范式等5种常用的推荐范式的设计思路。
许多产品的推荐算法都依赖于三类数据：标的物相关的描述信息（如推荐鞋子，则包括鞋子的版型、适用对象、材质等信息、用户画像数据（指的是用户相关数据，如性别、年龄、收入等）、用户行为数据（例如用户在淘宝上的浏览、收藏、购买等）。这三类数据是推荐模型的主要组成部分，除此之外一些人工标注的数据（例如为商品人工打上标签）、第三方数据也能够用于补充上述的三类数据。
服务端在有以上数据的基础上，就可以从三个维度进行推荐：
根据个性化推荐的颗粒度，我们可以将基于用户维度的推荐分为非个性化推荐、群组个性化推荐及完全个性化推荐三种类型。
非个性化推荐指的是每个用户看到的推荐内容都是一样的 在互联网产品中，我们最常见的非个性化推荐的例子是各种排行榜，如下图是酷狗音乐的排行榜推荐，通过各个维度计算各类榜单，不管是谁看到这个榜单，上面的排序和内容都是一致的。
群组个性化推荐指的是将具有相同特征的用户聚合成一组，同一组用户在某些方面具备相似性，系统将为这一组用户推荐一样的内容 。这种推荐方式是很多产品进行用户精细化运营时会采用的方式，通过用户画像系统圈定一批批用户，并对这批用户做统一的运营。例如音乐软件的推荐播放，若以摇滚乐为基准将一批用户聚合成组，则为这些用户提供的每日推荐歌单是相同的内容和顺序，但与另一组爱听民谣的用户相比，两组用户看到的每日推荐内容将是不同的。
完全个性化指的是为每个用户推荐的内容都不一样，是根据每一位用户的行为及兴趣来为用户做推荐，是当今互联网产品中最常用的一种推荐方式 。大多数情况下我们所说的推荐就是指这种形式的推荐，例如淘宝首页的“猜你喜欢”就是一个完全个性化的推荐，千人千面，每个人看到的推荐尚品都不一样。
完全个性化可以只基于用户行为进行推荐，在构建推荐算法时只考虑到用户个人的特征和行为 ，不需要考虑其他用户，这也是最常见的内容推荐方式。除此之外， 还可以基于群组行为进行完全个性化推荐，除了利用用户自身的行为外，还依赖于其他用户的行为构建推荐算法模型 。例如，用户属性和行为相似的一群用户，其中90%的用户买了A商品后也买了B商品，则当剩下的10%用户单独购买B商品时，我们可以为该用户推荐商品A。
基于群组行为进行的完全个性化推荐可以认为是全体用户的协同进化，常见的协同过滤、基于模型的推荐等都属于这类推荐形式。
基于标的物的推荐指的是用户在访问标的物详情页或者退出标的物详情页时，可以根据标的物的描述信息为用户推荐一批相似的或者相关的标的物，对应的是最开始提到的“标的物关联标的物范式” 。如下图酷狗的相似歌曲推荐，
除了音乐产品外，视频网站、电商、短视频等APP都大量使用基于标的物维度的推荐。如下图便是YouTube基于标的物关联标的物的推荐。在YouTube上我观看一个周杰伦的音乐视频时，YouTube在该页面下方为我推荐更多与周杰伦有关的视频。
基于用户和标的物交叉维度的推荐指的是将用户维度和标的物维度结合起来，不同用户访问同一标的物的详情页时看到的推荐内容也不一样，对应的是开头提到的笛卡尔积推荐范式。 拿酷狗音乐对相似歌曲的推荐来举例，如果该推荐采用的是用户和标的物交叉维度的推荐的话，不同用户看到的“没有理想的人不伤心”这首歌曲，下面的相似歌曲是不一样的。拿淘宝举例的话，一样是搜索“裤子”这一关键词，不同的人搜索得到的搜索结果和排序是不同的，可能用户A搜索出来优先展示的是牛仔裤，而用户B优先展示的是休闲裤，淘宝将结合搜索关键词与用户个人的历史行为特征展示对应的搜索结果和排序。
对于基于笛卡尔积推荐范式设计的推荐系统来说，由于每个用户在每个标的物上的推荐列表都不一样，我们是没办法是先将所有组合计算出来并储存（组合过多，数量是非常巨大的），因此对于系统来说，能否在用户请求的过程中快速地为用户计算个性化推荐的标的物列表将会是一个比较大的挑战，对于整个推荐系统的架构也有更高的要求，因此在实际应用中，该种推荐方式用的比较少。
非个性化范式指的是为所有用户推荐一样的标的物列表，常见的各种榜单就是基于此类推荐规则，如电商APP中的新品榜、畅销榜等。排行榜就是基于某个规则来对标的物进行排序，将排序后的部分标的物推荐给用户。例如新品榜是按照商品上架的时间顺序来倒序排列，并将排序在前列的产品推荐给用户。而畅销榜则是按照商品销量顺序降序排列，为用户推荐销量靠前的商品。
根据具体的产品和业务场景，即使同样是非个性化范式推荐，在具体实施时也可能会比较复杂。例如在电商APP中畅销榜的推荐可能还会将地域、时间、价格等多个维度纳入考虑范围内，基于每个维度及其权重进行最终的排序推荐。
大部分情况下，非个性化范式推荐可以基于简单的计数统计来生成推荐，不会用到比较复杂的机器学习算法，是一种实施门槛较低的推荐方式。基于此，非个性化范式推荐算法可以作为产品冷启动或者默认的推荐算法。
完全个性化范式是目前的互联网产品中最常用的推荐模式，可用的推荐方法非常多。下面对常用的算法进行简单梳理。
该推荐算法只需要考虑到用户自己的历史行为而不需要考虑其他用户的行为，其核心思想是：标的物是有描述属性的，用户对标的物的 *** 作行为为用户打上了相关属性的烙印，这些属性就是用户的兴趣标签，那么我们就可以基于用户的兴趣来为用户生成推荐列表。还是拿音乐推荐来举例子，如果用户过去听了摇滚和民谣两种类型的音乐，那么摇滚和民谣就是这个用户听歌时的偏好标签，此时我们就可以为该用户推荐更多的摇滚类、民谣类歌曲。
基于内容的个性化推荐在实 *** 中有以下两类方式。
第一种是基于用户特征标识的推荐。
标的物是有很多文本特征的，例如标签、描述信息等，我们可以将这些文本信息基于某种算法转化为特征向量。有了标的物的特征向量后，我们可以将用户所有 *** 作过的标的物的特征向量基于时间加权平均作为用户的特征向量，并根据用户特征向量与标的物特征向量的乘积来计算用户与标的物的相似度，从而计算出该用户的标的物推荐列表。
第二种是基于倒排索引查询的推荐。
如果我们基于标的物的文本特征（如标签）来表示标的物属性，那么基于用户对该标的物的历史行为，我们可以构建用户画像，该画像即是用户对于各个标签的偏好，并且对各个标签都有相应的偏好权重。
在构建完用户画像后，我们可以基于标签与标的物的倒排索引查询表，以标签为关键词，为用户进行个性化推荐。
举个粗暴的例子，有歌曲A、B、C分别对应摇滚、民谣、古风三个音乐标签，我听了歌曲A、B，则在我身上打了摇滚和民谣的标签，又基于我听这两个歌曲的频率，计算了我对“摇滚”和“民谣”的偏好权重。
在倒排索引查询表中，摇滚和民谣又会分别对应一部分歌曲，所以，可以根据我对摇滚和民谣的偏好权重从查询表中筛选一部分歌曲并推荐给我。
基于倒排索引查询的推荐方式是非常自然直观的，只要用户有一次行为，我们就可以据此为用户进行推荐。但反过来，基于用户兴趣给用户推荐内容，容易局限推荐范围，难以为用户推荐新颖的内容。
基于协同过滤的推荐算法，核心思想是很朴素的”物以类聚、人以群分“的思想。所谓物以类聚，就是计算出每个标的物最相似的标的物列表，我们就可以为用户推荐用户喜欢的标的物相似的标的物，这就是基于物品的协同过滤。所谓人以群分，就是我们可以将与该用户相似的用户喜欢过的标的物(而该用户未曾 *** 作过)的标的物推荐给该用户，这就是基于用户的协同过滤。
常见的互联网产品中，很多会采用基于标的物的协同过滤，因为相比之下用户的变动概率更大，增长速度可能较快，这种情况下，基于标的物的协同过滤算法将会更加的稳定。
协同过滤算法思路非常简单直观，也易于实现，在当今的互联网产品中应用广泛。但协同过滤算法也有一些难以避免的问题，例如产品的冷启动阶段，在没有用户数据的情况下，没办法很好的利用协同过滤为用户推荐内容。例如新商品上架时也会遇到类似的问题，没有收集到任何一个用户对其的浏览、点击或者购买行为，也就无从基于人以群分的概念进行商品推荐。
基于模型的推荐算法种类非常多，我了解到的比较常见的有迁移学习算法、强化学习算法、矩阵分解算法等，且随着近几年深度学习在图像识别、语音识别等领域的进展，很多研究者和实践者也将其融入到推荐模型的设计当中，取得了非常好的效果。例如阿里、京东等电商平台，都是其中的佼佼者。
由于该算法涉及到比较多的技术知识，在下也处于初步学习阶段，就不班门弄斧做过多介绍了，有兴趣的朋友可以自行进行学习。
群组个性化推荐的第一步是将用户分组，因此，采用什么样的分组原则就显得尤为重要。常见的分组方式有两种。
先基于用户的人口统计学数据（如年龄、性别等）或者用户行为数据（例如对各种不同类型音乐的播放频率）构建用户画像。用户画像一般用于做精准的运营，通过显示特征将一批人圈起来形成同一组，对这批人做针对性的运营。因为前头已经提到此算法，这里不再重复介绍。
聚类是非常直观的一种分组思路，将行为偏好相似的用户聚在一起成为一个组，他们有相似的兴趣。常用的聚类策略有如下两类。
标的物关联标的物就是为每个标的物推荐一组标的物。该推荐算法的核心是怎么从一个标的物关联到其他的标的物。这种关联关系可以是相似的（例如嘉士伯啤酒和喜力啤酒），也可以是基于其他维度的关联（例如互补品，羽毛球拍和羽毛球）。常用的推荐策略是相似推荐。下面给出3种常用的生成关联推荐的策略。
这类推荐方式一般是利用已知的数据和标的物信息来描述一个标的物，通过算法的方式将其向量化，从而根据不同标的物向量之间的相似度来急速标的物之间的相似度，从而实现相识标的物的推荐。
在一个成熟的产品中，我们可以采集到的非常多的用户行为，例如在电商平台中，我们可以手机用户搜索、浏览、收藏、点赞等行为，这些行为就代表了用户对某个标的物的某种偏好，因此，我们可以根据用户的这些行为来进行关联推荐。
例如，可以将用户的行为矩阵分解为用户特征矩阵和物品特征矩阵，物品特征矩阵可以看成是衡量物品的一个向量，利用该向量我们就可以计算两个标的物之间的相似度了，从而为该用户推荐相似度高的其他产品。
再例如， 采用购物篮的思路做推荐，这种思路非常适合图书、电商等的推荐 。 以电商为例，我们可以把用户经常一起浏览(或者购买)的商品形成一个列表，将过去一段时间所有的列表收集起来。对于任何一个商品，我们都可以找到与它一起被浏览或者购买的其他商品及其次数，并根据次数来判断其关联性，从而进行关联推荐。
我们可以对用户进行分组，同样，我们也能够对标的物进行聚类分组。通过某位参考维度，我们将一些列具有相似性的标的物分成一组，当我们为用户进行推荐的时候，便可以将同一组内的其他标的物作为推荐对象，推荐给用户。
笛卡尔积范式的推荐算法一般是先采用标的物关联标的物范式计算出待推荐的标的物列表。再根据用户的兴趣来对该推荐列表做调整（例如根据不同兴趣的权重重新调整推荐列表的排序）、增加（例如基于个性化增加推荐对象）、删除（例如过滤掉已经看过的），由于其复杂程度较高在实际业务场景中应用较少，这边不再详细介绍。
好了，本次的介绍就到此为止了。本次主要是做了一个非常简单的推荐算法概述，在实际的业务场景中，还经常需要与产品形态或者更多的未读（如时间、地点等）相结合，是一个很有意思的领域，有兴趣的朋友可以进一步了解。
1、目前抖音仅支持自家精选联盟以及淘宝联盟的产品，所以要在抖音当中出售自家的产品，那么你就需要把自己的产品加入淘宝客当中，或者入驻精选联盟当中。2、宝贝加入淘宝客步骤=登录进你的店铺，点击右上角卖家地图，卖家地图里面有个淘宝客，然后点击进入商家后台，然后点击自选计划，最后接下来就是设置佣金，选择商品，开始计划。
3、宝贝加入淘宝客后，商品还没办法马上在抖音上被搜索到，还需要等待一天才能被搜索到，这是因为阿里妈妈的数据更新需要一天的时间。
4、重点：视频当中插入的商品必须是视频内容中展现过的，如果视频中没有出现这个产品，你插入的商品就会被系统自动删除。
5、还有多嘴一句，视频不要以合成的形式去插入商品，现在这样的合成视频的内容是不被推荐的，几乎就没有流量
6、视频不准出现水印，广告，其他平台的特效，包括商品logo，这样的视频也不会获得抖音算法的推荐。
7、如果你是产品是衣服，那么这个抖音号就要专门用来卖衣服，不要再出现其他的产品，保证产品的以及粉丝的精准定位，这样做的目的是为了后期我们直播圈养精准客户。
8、给你们看一下我其中一个号，这个号光靠每天给客户定制百家姓壁纸收入就高达500甚至更多
9、每天晚上6点左右发布一个视频，第二天粉丝就暴涨5000以上，通过你们也能看到私信我的人非常多，都是要定制壁纸的，所以由此可见，短视频电商有多么恐怖利润。
10、这个号目前我还没有企业认证，如果我企业认证后，客户私信我之后，就可以直接跳转到WX，直接加我了。如果你看过我上一篇文章，你就知道我说的跳转是什么意思。
11、一个号每天500以上的收入，这仅仅只是我通过视频实现的，而且仅一个号，如果我同时直播，或者多个号去经营，这个收入翻个10倍都是客气话。大学电子商务专业主要科目课程简介
1．政治（120学时，含法律基础32学时）
讲授马克思主义理论、毛泽东思想、邓小平理论、三个代表重要思想、时事、政治思想品德修养、职业道德和法律知识。树立科学的人生观与世界观，坚定走有中国特色社会主义道路的信念。要求在理论教学中讲清主要立场、观点和方法。
2．体育（96学时）
讲授体育基本理论和体育运动项目的基本知识教育，体育运动项目基本技能训练。了解人体的正常发育规律，学会科学锻炼身体的方法，养成锻炼身体的习惯，提高运动技术水平，达到《大学生体育合格标准》。
3．高等数学（96学时）
主要讲授一元微积分和常微分方程的基本知识，介绍一些工程数学的内容，为各种后继课程的学习奠定必要的数学基础，培养学生抽象思维、逻辑推理、工程计算能力，尤其是运用数学知识解决实际问题的能力。
4．英语（148学时）
在中学英语的基础上进行系统的学习，培养学生掌握必需、实用的语言知识和语言技能，具有阅读和翻译与本专业相关的英文资料的初步能力，认知英语单词3500个左右以及一定量的词组（含中学所掌握的单词和词组），具备按照基本构词法识别生词的能力。在教学中应加强学生的阅读理解能力、听说能力及英语写作能力的培养。
5 C语言（116学时）
本课程主要以应用为目的，向学生介绍程序设计的基本知识，使学生掌握利用高级语言进行程序设计的基本方法与技巧，具有应用计算机的能力。着重培养学生掌握计算机处理问题的思维方法。
6．网页制作（64学时）
本课程是一门理论性与实际技能要求并重的课程，课程内容定位于“网页设计方法、制作技术与使用工具”三重体系上，从系统、实用、易学的角度向学生讲授网页制作的语言、方法与技巧。主要包括：Web基础知识、网页结构设计及布局方法、超文本标记语言的语法、层叠样式表（CSS）技术、网页制作工具的使用（Dreamweaver、Fireworks、Flash）以及站点管理和网页发布技术。
7．计算机网络技术（64学时）
本课程主要介绍计算机网络基础知识和网络主流技术，计算机网络技术涉及数据通信、网络理论、各类网络标准协议及众多相关技术,为便于学生全面了解和掌握网络技术的知识。
8．数据库技术与应用（80学时）
数据库技术是计算机数据处理的一种最新技术，本课程介绍数据库系统的基本原理、基本理论、基本技术和关系数据库的设计与方法。
9多媒体技术（64学时）
本课程从应用角度出发，综合讲述多媒体应用的基础知识和多媒体应用设计技术。主要包括：多媒体基础知识：多媒体应用所需要的硬件、软件支持环境；声音、图像、视频、等多媒体数据的采集方法；常用软件的使用，如Photoshop；多媒体应用设计原理；多媒体通信与网络技术等。
10．JAVA技术（96学时）
本课程主要介绍了JAVA语言的发展历史、特点和基本语法，从面向对象程序设计的角度介绍JAVA语言的编程基础和JAVA提供的基础类库和JAVA的图形用户界面及JAVA的异常处理、事件响应、文件 *** 作和线程。
11．电子商务概论（64学时）
本课程全面系统地介绍了电子商务领域各个方面的知识。从电子商务的基本概念和系统框架入手，重点介绍了和电子商务相关的网络技术、EDI技术、安全技术、电子支付技术、物流技术及网站构架技术。并以目前电子商务应用领域较为成熟的几行业为例，介绍了电子商务的行业应用，以增强学生的感性认识。
12管理学基础（48学时）
本课程是经济管理的基础课程，它是研究管理活动过程及其规律的科学，是管理实践活动的科学总结。具体内容包括：管理与管理学，管理理论的形成与发展、计划、目标、预测、组织概述、组织结构、人员配备、领导者、激励、控制与协调、控制基础理论、控制技术与方法、协调。
13电子支付与结算（48学时）
本课程在介绍网络金融有关概念、结构和功能的基础上，系统地阐述了电子支付、网络银行、网络证券、在线保险和网络金融创新等内容，论述了网络金融相关的技术基础，并对网络金融的安全机制和风险管理进行了分析和阐述。
14电子商务系统设计（64学时）
本课程在讲了电子商务系统设计的基本概念、基本技术、基本原理的前提下，着重介绍了电子商务的系统全貌和所涉及到的IT技术及一些重要的商务业务流程。
15 电子商务案例分析（64学时）
本课程通过介绍著名电子商务网站与系统实例，分析各类电子商务系统的目的、战略构思、定位、系统结构、发展过程、技术特点、运作特色、成功经验与失败教训等，力图使学生进一步深入掌握电子商务的基本原理、开发技巧、运作过程，特别强调组织管理与信息技术的有效结合，电子商务系统对组织结构与运作方式及效率、市场结构与竞争、社会等各方面的影响。本课程进行中，要求学生结合实际背景，分组开发一个电子商务模拟网站或一个实用网站的子系统。使学生具备分析、设计、实现、维护和运作与实际电子商务系统的基本技能。
16电子商务安全技术（64学时）
本课程主要围绕保障电子商务活动的安全性展开，第一部分为计算机网络安全基础，包括：网络安全的基本概念、常见的网络攻击与防范手段；第二部分为密码学基础，包括：密码学的基本概念、现代加密技术、密钥管理技术和鉴别与认证；第三部分为电子商务中Web站点安全策略与计算机网络安全工具，重点介绍防火墙、计算机病毒的防治、安全协议、系统入侵检测、计算机软件保护并结合系统实例，说明在具体的电子商务应用中保障其安全性应采取的措施。
17现代物流管理（64学时）
本课程是电子商务的主干课程之一，它从电子商务与物流的关系入手，系统地介绍了在电子商务环境下如何开展现代物流管理。课程首先介绍了物流基础知识和物流的基本功能，对物流、物流管理、物流系统、企业物流、物流过程、物流成本进行全面介绍，在此基础上引出现代化物流信息技术，包括GIS、GPS、条码技术、EDI技术等，结合案例对物流中心、物流配送、物流模式、第三方物流、国际物流进行介绍，最后结合电子商务下的物流特点，引出供应链管理理念。本课程的目的在于全面了解物流及其相关理论知识和应用方法，用科学的管理方法实现现代化的物流管理。
18网络营销与策划（48学时）
本课程是电子商务专业的主干课程之一。网络营销概论、定义、特点和发展；网络营销宏观和微观环境分析；在线消费者行为；顾客管理；网上调查；网络市场细分和目标市场；建立营销导向的网站；外向营销；网上产品与定价策略；在线渠道的职能、渠道长度、渠道伙伴的关系及在线零售；网上沟通；网上关系营销策略；网络营销计划，包括制定计划、环境分析、识别对象、设定目标、制定营销策略、行动方案、制定预算和评估计划等。
19企业信息化与电子商务（48学时）
本课程从信息系统开发与信息资源利用的双重角度，介绍了企业信息化建设与管理的问题。课程首先介绍了有关信息化管理的基础知识，包括信息、信息资源、信息资源开发与管理、信息化与信息化管理、企业信息化建设与管理任务等方面的内容，通过对上述基础知识的了解，引出企业信息化建设的内容，包括计算机网络建设、网站建设、数据库建设、办公自动化系统建设、制造企业的生产作业信息化管理、进销存业务信息化管理、财务信息化管理、人力资源的信息化管理、知识管理系统、ERP、BPR、DSS、CRM等内容，最后介绍了企业外部信息资源的开发方法，具体涉及客户信息资源的开发、市场信息资源的开发、网络信息资源的开发以及竞争信息资源的开发。本课程目的在于向学生传输一种信息意识，给出一个实施企业信息化所需的整体知识框架体系，同时对一些重要软件系统的功能、产品、实施有一个较好的的框架性了解。
20电子商务法规（32学时）
电子商务法是电子商务专业的主干课程之一。本课程的主要内容包括：一、电子商务法基础，主要论述什么是电子商务法、网站及其责任和电子商务的主体；二、电子商务基本法律制度，包括数据电文的法律制度、签名认证法律制度，电子合同及其不同类型的在线交易法律调控的法律制度；三、电子商务相关法律问题，主要涉及消费者保护、个人资料保护、不正当竞争、法律救济等与电子商务密切相关的法律问题。
21电子商务项目运作（32学时）
本课程从项目管理的基本原理出发，介绍项目管理的基本原理、信息技术项目管理组织形式、人员配备及其相应职责的确定、项目经理的责任与权利等。使学生对信息技术项目管理有全面清晰的认识，用于公司的项目管理及项目管理信息化建设。主要内容有：国际、国内项目管理的现状，项目管理的主要方法和技术；IT项目的时间管理方法和技术；IT项目的规模、人工量、成本和缺陷的估算技术；IT项目的质量保证技术；IT项目的综合控制技术；IT项目配置管理技术。
实践性环节有：
1．C语言实训（二周）
通过C语言二周实训，掌握C语言语法规则，掌握常见的算法设计思路，熟悉C语言的环境和调试技术，达到国家二级C的考核要求。
2．微机组装与维修实训（一周）
通过计算机系统组装，掌握计算机组装、维护与故障维修的基本方法，并能熟练安装常用软件，进行各种系统配置和软件设置。
3．计算机应用基础实训（一周）
围绕全国计算机一级B进行实训教学。通过实训使学生熟练掌握 *** 作系统、文字处理系统、电子表格软件、Internet *** 作等常用办公自动化软件。达到全国一级B考试要求。
4．网页制作实训（一周）
掌握网页的设计与规划；主页的结构安排与流程；编辑文档、图象、表单；创建表格、链接、层；时间轴的使用；制作交互页面。场景；角色；帧；层的概念；动画的流程设计；声音的插入与编辑；蒙板的使用；Action的应用。笔刷、纹理填充的用法、大图切割、动画生成、鼠标事件、图形优化转换输出。
5．数据库课程设计（二周）
进一步巩固掌握关系数据库的设计方法，熟练掌握SQL Server数据库开发方法。
6．面向对象课程设计（二周）
掌握面向对象的基本原理和方法，掌握工程化程序设计的基本知识，逐步培养工程化程序设计的基本素质。
7．电商模拟系统实训（三周）
通过“电子商务教学实验模拟系统”的模拟化环境学习，熟悉电子商务运作过程的所有环节，掌握电子商务运营的组织与管理。
8．电子商务专业综合实践（8周）
为培养学生综合应用专业知识的能力，在专业课程学完后，开设8周专业综合实践，要求学生完成一个小型项目研究。题目具有很强的专业针对性，所需专业技能与专业知识的涉及面较宽，以培养学生较强的综合应用能力。
9．生产（毕业）实习（24周）
通过生产（毕业）实习，一方面使学生较长时间地参加专业生产实践，培养学生独立 *** 作能力，排除故障能力和解决问题能力，生产现场的组织、管理与指挥能力，从而能体现出应用型、技术型高职人材特色，另一方面搜集所需毕业设计资料及相关数据。
10．毕业设计（毕业论文）（10周）
毕业设计是总结性的一种实践性教学形式，通过毕业设计综合应用所学的各种理论知识和技能，按照培养目标规定的业务要求，进行基本能力的、全面的、系统的、严格的训练。设计题目可以是与生产任务相结合的现实设计，也可以是假拟题目，但每个学生都必须独立完成一定的任务，受到较全面的锻炼。
自考 电子商务（独立本科段）
B990018
青岛大学 山东理工大学
本专业共设置12门课程和毕业论文（设计） 1、马克思主义政治经济学原理（3）；2、毛泽东思想概论（2）；3、英语（二）（14）；4、经济学（5）；5、电子商务数据库技术（7）；6、市场营销学（5）；7、电子商务概论（5）其中实践（3）；8、电子商务实践（4）其中实践（2）；9、国际贸易实务（6）；10、计算机网络基本原理（7）其中实践(1)；11、12、物流管理（5）；互联网及其应用（5）其中实践(1)；网络金融学（6）；市场信息学（5）其中实践（2）；商务交流（4）；以上5门任选2门；
电子商务专业（e-Business）
就业方向：学生毕业后，能够在各类企业和金融机构从事电子商务实际业务管理、策划、调研、咨询以及研究工作，能够在政府部门从事电子政务管理工作，并能够从事办公自动化应用和网站建设等工作。
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