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全域营销的个性化商品推荐系统解决方案

TOC\o1-2\h\u4119第一章总体概述 3

248101.1项目背景 3

295201.2目标与意义 3

116301.3技术架构 3

27469第二章全域营销概述 4

277662.1全域营销概念 4

313262.2全域营销的优势 4

59992.2.1覆盖面广 4

151172.2.2数据驱动 4

128472.2.3个性化定制 4

285542.2.4效果可量化 4

136062.3全域营销的关键要素 5

310962.3.1渠道整合 5

6402.3.2数据分析 5

258892.3.3个性化推荐 5

12762.3.4营销自动化 5

192992.3.5跨界合作 5

201532.3.6品牌建设 5

10183第三章个性化商品推荐系统设计 5

325993.1系统架构设计 5

278203.1.1系统整体架构 5

133283.1.2关键组件设计 6

116263.2推荐算法选择 6

65903.2.1内容推荐算法 6

140303.2.2协同过滤推荐算法 6

143103.2.3深度学习推荐算法 6

287883.2.4混合推荐算法 6

13413.3数据处理与分析 6

301323.3.1数据清洗 6

64753.3.2特征提取 7

28853.3.3数据预处理 7

112753.3.4模型训练与评估 7

324593.3.5模型优化与调整 7

23491第四章用户画像构建 7

102084.1用户基本信息采集 7

129064.2用户行为数据采集 7

159634.3用户画像标签体系 8

284904.4用户画像更新与维护 8

6116第五章商品信息管理 8

324635.1商品信息采集与清洗 8

120555.2商品分类与标签体系 9

65515.3商品属性抽取与解析 9

104315.4商品信息更新与维护 10

3395第六章推荐策略与算法 10

286596.1协同过滤算法 10

11826.1.1用户基于协同过滤的推荐 10

20786.1.2物品基于协同过滤的推荐 10

46176.2内容推荐算法 11

277016.2.1特征提取 11

57206.2.2推荐算法 11

196236.3深度学习推荐算法 11

121616.3.1神经协同过滤 11

188956.3.2序列模型 11

301506.4混合推荐算法 12

304436.4.1加权混合 12

172286.4.2特征混合 12

45886.4.3模型融合 12

24884第七章系统开发与实现 12

324067.1系统开发流程 12

37617.1.1需求分析 12

183777.1.2系统设计 12

147797.1.3编码实现 12

163617.1.4测试与调试 13

159357.1.5部署与上线 13

250307.2关键技术实现 13

266337.2.1个性化推荐算法 13

239157.2.2大数据平台 13

53007.2.3微服务架构 13

227177.2.4前端技术 13

323577.3系统功能优化 13

270997.3.1数据库优化 13

156467.3.2缓存机制 13

167867.3.3负载均衡 13

153417.3.4异步处理 13

282647.4安全性与稳定性保障 14

21127.4.1身份认证与权限控制 14

94837.4.2数据加密 14

217947.4.3安全防护 14

84857.4.4容灾备份 14

6455第八章系统测试与评估 14

25308.1测试策略与方法 14

96398.2评估指标体系 14

245038.3测试结果分析 15

177588.4系统迭代与优化 15

25881第九章全域营销个性化推荐应用案例 15

121029.1电商行业案例 15

169769.2内容平台案例 16

111189.3金融行业案例 16