On the basis of large-scale literature research, the evaluation and element model for the successful implementation of e-commerce are established, and the key elements (customer, strategy, leadership, technology) and the evaluation elements (system quality, system quality, information quality, service quality) affect the success of e-commerce. First, learn the effective features of the items from the content data through deep learning in advance, and then transform the learned features into the learning task of the collaborative filtering target, and add balance and no relevant constraints to the e-commerce strategic planning behavior values of users and items, using alternating optimization algorithms to learn the value of e-commerce strategic planning behavior and fine-tuning the deep network, and finally get the compact and informative e-commerce strategic planning behavior value of users and items, effectively solving the data sparse problem and cold start in the collaborative filtering algorithm problem. Secondly, the combination of conceptual model and structural equation model has innovated research methods and introduced structural equation model method, which effectively handles the complex relationship between multi-dimensional variables and revises and verifies the hypothetical model. Through path analysis, the interaction and influence between key success factors, success evaluation factors, and successful implementation of e-commerce are explored, and useful attempts are made to expand relevant research data analysis methods.

在大规模文献研究的基础上，建立了成功实施电子商务的评估和要素模型，并确定了关键要素（客户，战略，领导力，技术）和评估要素（系统质量，系统质量，信息质量，服务质量）影响电子商务的成功。首先，通过深度学习预先从内容数据中学习项目的有效特征，然后将学习到的特征转化为协同过滤目标的学习任务，并在电子商务战略规划行为中增加平衡和无相关约束用户和商品的价值，使用交替优化算法来学习电子商务战略规划行为的价值并微调深层网络，最终获得用户和物品的紧凑，信息化的电子商务战略规划行为价值，有效解决了协同过滤算法中的数据稀疏和冷启动问题。其次，概念模型与结构方程模型的结合创新了研究方法，引入了结构方程模型方法，有效地处理了多维变量之间的复杂关系，并对假设模型进行了修正和验证。通过路径分析，探讨了关键成功因素，成功评估因素和电子商务成功实施之间的相互作用和影响，并为扩展相关研究数据分析方法做出了有益的尝试。有效地解决了协同过滤算法中的数据稀疏和冷启动问题。其次，概念模型与结构方程模型的结合创新了研究方法，引入了结构方程模型方法，有效地处理了多维变量之间的复杂关系，并对假设模型进行了修正和验证。通过路径分析，探讨了关键成功因素，成功评估因素和电子商务成功实施之间的相互作用和影响，并为扩展相关研究数据分析方法做出了有益的尝试。有效地解决了协同过滤算法中的数据稀疏和冷启动问题。其次，概念模型与结构方程模型的结合创新了研究方法，引入了结构方程模型方法，有效地处理了多维变量之间的复杂关系，并对假设模型进行了修正和验证。通过路径分析，探讨了关键成功因素，成功评估因素和电子商务成功实施之间的相互作用和影响，并为扩展相关研究数据分析方法做出了有益的尝试。概念模型与结构方程模型的结合创新了研究方法，引入了结构方程模型方法，有效地处理了多维变量之间的复杂关系，并对假设模型进行了修正和验证。通过路径分析，探讨了关键成功因素，成功评估因素和电子商务成功实施之间的相互作用和影响，并为扩展相关研究数据分析方法做出了有益的尝试。概念模型与结构方程模型的结合创新了研究方法，引入了结构方程模型方法，有效地处理了多维变量之间的复杂关系，并对假设模型进行了修正和验证。通过路径分析，探讨了关键成功因素，成功评估因素和电子商务成功实施之间的相互作用和影响，并为扩展相关研究数据分析方法做出了有益的尝试。