在現今的數據驅動世界，推薦系統早已成為許多平台（如電商、串流媒體、社交網路）不可或缺的一部分。然而，傳統的推薦方法如協同過濾（Collaborative Filtering）和基於內容過濾（Content-Based Filtering）各有其局限性，例如無法處理冷啟動問題或缺乏靈活性。最近

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歡迎來到《桃花源記》專欄。這裡不僅是一個文字的集合，更是一個探索、夢想和自我發現的空間。在這個專欄中，我們將一同走進那些隱藏在日常生活中的"桃花源"——那些讓我們心動、讓我們反思、讓我們找到內心平靜的時刻和地方

本研究探討如何透過圖形資料庫模型來構建電子商務顧客的360度全景視圖，並使用客戶行為模型圖（CBMG）有效整合和分析客戶數據。研究強調理解顧客的行為模式和需求，並針對三種典型的購物行為類型進行分析，以提升網站設計和用戶體驗。通過Neo4j的應用，提供了可視化客戶行為模式的視角。