报告概览报告摘要中国智能推荐涉及6大行业，其中包括综合电商、综合社区、综合资讯、综合视频、社交网络、金融。各行业之间都有属于自己平台端的智能推荐算法，而平台之间技术端成熟度存在差异，所产生的推荐效果都是不相同的。曾经作为智能推荐鼻祖的百度如今已被淘宝在技术端、广告服务等各方面赶超，已成为智能推荐行业中的领先地位 特色图表AIRec智能推荐定义图谱AIRec智能推荐定义图谱智能产业图谱（资源层及硬件系统上的技术）AIRec智能推荐产业图谱（应用层）中国云服务商部署划分图谱中国云服务商市场份额，2020年智能推荐在人工智能领域中的阶段对比人工智能、机器学习、深度学习维度对比数据处理应用开发时间占比智能推荐在人工智能领域中的阶段对比智能推荐应用针对用户细分维度概述智能推荐应用层——头部企业应用软件用户活跃度规模（除综合电商），2019-2021年Q1头部综合电商GMV（商品交易总额），2016-2021年预计头部综合电商用户活跃度规模，2016-2021年预计头部综合电商人均消费（按商品交易总额），2016-2021年综合电商市场份额（按营业收入），2018-2020年智能推荐在综合电商中的市场规模（按商品交易总额），2016-2025年预计智能推荐商业模式收入广告比，2020年智能推荐商业模式概述智能推荐核心技术数据平台痛点及其架构智能推荐核心技术发展趋势概述阿里巴巴主要业务淘宝、天猫消费能力端及地区端的业务划分，2020年淘宝、天猫用户活跃度对比，2020年京东四集团概述淘宝、京东消费能力端及地区端的业务划分对比，2020年淘宝、京东用户活跃度对比，2020年拼多多核心竞争力概述淘宝、拼多多消费能力端及地区端的业务划分对比，2020年淘宝、拼多多用户活跃度对比，2020年登录后查看报告目录1. 2021年中国智能推荐行业研究报告2. 头豹研究院简介3. 研报阅读渠道4. 摘要5. 目录16. 目录27. CONTENTS18. CONTENTS29. 图表目录110. 图表目录211. 名词解释12. 01综述13. 中国智能推荐行业分析——定义与架构14. 中国智能产业图谱综述——资源层15. 中国智能推荐图谱综述——应用层16. 02资源层17. 中国智能推荐资源层分析——云服务18. 中国智能推荐资源层分析——人工智能阶段19. 中国智能推荐资源层分析——大数据20. 03应用层21. 中国智能推荐应用层分析——用户细分维度与各行业间的关系22. 中国智能推荐应用层分析——头部企业用户活跃度23. 中国智能推荐应用层分析——综合电商24. 中国智能推荐应用层分析——人均消费与电商市场份额25. 中国智能推荐应用层分析——综合电商市场规模26. 中国智能推荐行业分析——商业模式27. 中国智能推荐行业分析——核心技术壁垒28. 中国智能推荐行业分析——核心技术发展趋势29. 04专家观点30. 专家观点31. 05头豹企业分析32. 中国智能推荐行业分析——阿里巴巴（1/2）33. 中国智能推荐行业分析——阿里巴巴（2/2）34. 中国智能推荐行业分析——京东（1/2）35. 中国智能推荐行业分析——京东（2/2）36. 中国智能推荐行业分析——拼多多（1/2）37. 中国智能推荐行业分析——拼多多（2/2）38. 方法论39. 法律声明40. 头豹 Project Navigator 领航者计划介绍41. 头豹 Project Navigator 领航者计划与商业服务42. 快，问头豹！开通会员
