由于提供的【部分内容】部分并不是一个有意义的内容段落，而是大量无序且重复的字符和符号组成，这表明该部分内容可能是OCR扫描过程中的误读或错误输出。由于这些字符和符号不构成可理解的句子或段落，无法从中提取出有关"电商平台智能推荐对消费者购物行为的影响分析"的知识点。
然而，基于标题和描述的信息，我们可以推测该文件应该探讨了以下几个方面的知识点：
1. 电商平台概念：电商平台是指提供网络在线交易的电子市场，允许买卖双方通过网络进行商品或服务的展示、购买、销售和交易。如今，电商平台已经成为现代商业交易中不可或缺的一部分。
2. 智能推荐系统：智能推荐系统是电商系统中的一个重要组成部分，它通过分析用户的行为数据、购物习惯和偏好来自动推送个性化商品或服务。推荐系统可以基于不同的算法和技术，如协同过滤、内容推荐、基于模型的推荐等。
3. 消费者购物行为：消费者购物行为是指消费者在购买决策过程中的行为模式，包括搜索信息、评估选择、购买决策和购后行为。了解消费者行为对电商平台进行市场定位和产品推广至关重要。
4. 消费者购物行为影响：智能推荐系统对消费者的购物行为产生影响。它可能增强用户的购物体验、提高购买概率和购买效率，也可能引起消费者的购买疲劳或者过度依赖推荐导致的选择受限。
5. 数据应用：在智能推荐系统中，数据应用是核心。电商平台收集了大量的用户行为数据，包括浏览记录、搜索历史、购买历史等，通过数据分析和挖掘技术为用户推荐合适的商品，这些数据的处理和应用对推荐系统的准确度和有效性至关重要。
6. 互联网技术：智能推荐系统也是互联网技术的一个应用，它涉及到了大量的互联网基础知识，包括网络通信、数据存储和处理、用户界面设计等方面。
7. 专业指导：对于电商平台来说，了解智能推荐系统的工作原理和对消费者购物行为的影响，可以帮助他们更好地设计和优化推荐算法，提供更精准的个性化服务，提升用户体验，并通过这些专业指导来增强市场竞争力。
虽然没有提供具体的内容段落，以上知识点是根据标题和描述推测出的可能分析框架，具体的研究内容可能包含了对智能推荐算法的详细探讨、对购物行为影响的实证分析、消费者偏好的研究、以及提升推荐系统效果的策略等。如果需要具体的知识点内容，则需要提供实际的文本内容段落供分析。
