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基于云计算的电商个性化推荐算法优化研究

TOC\o1-2\h\u18506第1章引言 3

97821.1研究背景与意义 3

56921.2国内外研究现状 3

140091.3研究内容与组织结构 3

6596第2章：介绍相关概念、理论及研究方法，为后续研究提供理论基础； 4

8337第3章：分析现有电商个性化推荐算法的优缺点，探讨云计算技术在推荐算法中的应用； 4

17422第4章：提出基于云计算的电商个性化推荐算法优化方案，并进行实验验证； 4

6870第5章：对优化后的推荐算法进行实际应用，分析其在电商平台中的表现； 4

22513第6章：总结本研究的主要成果与不足，展望未来研究方向。 4

3261第2章云计算与电商个性化推荐算法概述 4

227092.1云计算技术概述 4

270482.1.1基本概念 4

318522.1.2关键技术 4

181012.1.3服务模式 5

96752.2电商个性化推荐算法概述 5

157882.2.1基本原理 5

188952.2.2分类 5

42252.2.3评估方法 6

19942.3云计算在电商个性化推荐算法中的应用 6

22980第3章电商个性化推荐算法相关理论 6

119063.1协同过滤推荐算法 6

147753.1.1用户基于的协同过滤 6

326393.1.2物品基于的协同过滤 7

114853.2内容推荐算法 7

188963.2.1项目特征提取 7

246423.2.2用户偏好模型 7

327003.3混合推荐算法 7

145433.3.1加权混合推荐 7

182403.3.2切割混合推荐 7

118743.3.3分层混合推荐 7

172303.3.4特征级混合推荐 8

24708第4章云计算环境下电商数据预处理 8

10584.1电商数据特点与挑战 8

148364.2数据预处理方法 8

161744.2.1数据清洗 8

249254.2.2数据集成 9

131604.2.3数据转换 9

268684.2.4数据降维 9

12764.3数据预处理在云计算平台上的实现 9

31697第5章基于云计算的电商个性化推荐算法设计 9

296235.1算法设计思路与框架 9

325765.2基于云计算的协同过滤推荐算法优化 10

106645.3基于云计算的内容推荐算法优化 10

39285.4基于云计算的混合推荐算法优化 10

3006第6章个性化推荐算法优化策略 10

147506.1用户冷启动问题优化 10

11396.1.1基于用户属性聚类的推荐算法 11

116556.1.2利用社会化信息的推荐算法 11

165836.2数据稀疏性问题优化 11

66576.2.1基于矩阵分解的推荐算法 11

230626.2.2融合多源数据的推荐算法 11

267486.3算法实时性优化 11

316276.3.1基于分布式计算的推荐算法 11

186966.3.2基于增量学习的推荐算法 11

184966.3.3基于缓存机制的推荐算法 11

24700第7章电商个性化推荐系统功能评估 12

121077.1评估指标与方法 12

124887.1.1准确率（Precision） 12

13507.1.2召回率（Recall） 12

217237.1.3F1分数（F1Score） 12

141087.1.4平均倒数排名（MeanReciprocalRank,MRR） 12

135157.1.5覆盖率（Coverage） 12

184547.2实验设计与数据集 12

153887.2.1数据集 13

75557.2.2实验设计 13

110967.3实验结果分析 13

27758第8章基于云计算的电商个性化推荐系统实现 13

100748.1系统架构设计 13

5778.1.1整体架构 13

317338.1.2数据层设计 14

100598.1.3服务层设计 14

299278.1.4推荐层设计 14

47208.1.5应用层设计 14

18358.2云计算平台选择与配置 14

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