基于大数据的电商个性化推荐系统平台建设规划.docVIP

基于大数据的电商个性化推荐系统平台建设规划

TOC\o1-2\h\u276第1章引言 3

287671.1背景与意义 3

326161.2研究内容与目标 3

134411.3研究方法与技术路线 3

17356第2章电商个性化推荐系统概述 4

190972.1个性化推荐系统的概念与分类 4

58432.2电商个性化推荐系统的发展现状 4

215572.3电商个性化推荐系统的应用场景 5

10769第3章大数据技术概述 5

250623.1大数据概念与特征 5

91773.2大数据处理技术 6

83443.3大数据在电商个性化推荐系统中的应用 6

9670第4章数据采集与预处理 7

67624.1数据源选择与采集 7

32334.1.1数据源选择 7

285524.1.2数据采集方法 7

236494.2数据预处理技术 7

201194.2.1数据标准化 7

85454.2.2数据归一化 8

291014.2.3数据编码 8

61384.2.4数据分桶 8

194434.3数据清洗与整合 8

138504.3.1数据清洗 8

136614.3.2数据整合 8

20129第5章用户画像构建 8

33565.1用户画像概念与作用 8

11555.2用户画像构建方法 8

206685.2.1用户基本信息收集 9

133015.2.2用户行为数据挖掘 9

217695.2.3社交网络数据整合 9

272025.2.4用户标签体系构建 9

305045.2.5用户画像更新与优化 9

22915.3用户画像应用实例 9

3986第6章个性化推荐算法研究 10

223706.1推荐算法概述 10

322126.2协同过滤算法 10

76916.2.1用户协同过滤算法 10

69636.2.2物品协同过滤算法 10

2586.3内容推荐算法 10

50426.3.1特征提取 10

152256.3.2用户兴趣建模 10

245896.4混合推荐算法 10

113386.4.1加权混合 11

124396.4.2切换混合 11

255546.4.3分层混合 11

22573第7章系统设计与实现 11

96367.1系统架构设计 11

326667.1.1数据源层 11

94377.1.2数据处理层 11

279217.1.3推荐算法层 11

143767.1.4应用层 12

186217.2模块划分与功能描述 12

273017.2.1数据源模块 12

200727.2.2数据处理模块 12

146797.2.3推荐算法模块 12

76317.2.4应用模块 12

22527.3系统实现关键技术 13

9754第8章个性化推荐系统评估与优化 13

320138.1系统评估指标与方法 13

201128.1.1评估指标 13

281948.1.2评估方法 14

198488.2推荐算法功能评估 14

178418.2.1常见推荐算法功能对比 14

266478.2.2算法调优 14

139428.3系统优化策略 14

266458.3.1数据优化 14

11998.3.2算法优化 14

172658.3.3系统架构优化 14

37578.3.4用户交互优化 14

1765第9章系统测试与验证 14

325529.1测试环境与数据准备 14

265079.1.1测试环境搭建 15

79539.1.2数据准备 15

148219.2功能测试 15

109849.2.1推荐算法测试 15

169779.2.2推荐结果准确性测试 15

286519.2.3界面与交互功能测试 15

128119.3功能测试 15

224249.3.1响应时间测试 15

320249.3.2可扩展性测试 16

318279.3.3资源利用率测试 16

227519.4用户体验测试 16

307729.4.1界面友好性测试 16

287299.4.2推荐结果满意度测试 16

264399.4.3用户留存率与