智能仓储管理系统在电商平台的个性化推荐策略.docVIP

智能仓储管理系统在电商平台的个性化推荐策略

TOC\o1-2\h\u29470第1章引言 3

109761.1研究背景 3

270771.2研究意义 4

175451.3研究内容 4

20500第2章相关理论与技术概述 4

295342.1电子商务概述 4

111232.2智能仓储管理系统 5

5832.3个性化推荐系统 5

45462.4相关技术简介 5

13273第3章电商平台的仓储管理现状分析 6

303843.1仓储管理流程 6

89053.1.1商品入库 6

124993.1.2库存管理 6

161653.1.3订单处理 6

236933.1.4出库管理 6

56763.2电商平台仓储管理的挑战 6

130523.2.1订单量波动大 6

168843.2.2仓储资源紧张 6

239443.2.3人工成本上升 6

18613.2.4个性化需求增加 6

212013.3智能仓储管理系统的优势 7

69963.3.1提高仓储效率 7

286753.3.2优化库存管理 7

62083.3.3灵活应对订单波动 7

230063.3.4提升个性化服务水平 7

78013.3.5降低运营成本 7

19189第4章个性化推荐策略需求分析 7

211264.1用户需求分析 7

248194.1.1个性化推荐准确性 7

86374.1.2多维度推荐 7

186564.1.3用户体验 7

199414.2产品特性分析 8

273274.2.1商品多样性 8

324854.2.2用户行为数据 8

304674.2.3个性化推荐算法 8

212274.3推荐策略目标 8

32324.3.1提高销售额 8

267904.3.2提升用户满意度 8

94244.3.3促进商品流通 8

318904.3.4优化用户体验 8

6586第5章个性化推荐算法研究 8

146965.1常用推荐算法概述 8

19525.2协同过滤推荐算法 8

74595.2.1用户协同过滤 8

10955.2.2商品协同过滤 9

80095.3内容推荐算法 9

180865.4混合推荐算法 9

272205.4.1加权混合推荐 9

269255.4.2切割混合推荐 9

187895.4.3分层混合推荐 9

8015.4.4特征级混合推荐 10

13491第6章仓储数据挖掘与分析 10

311906.1数据采集与预处理 10

313176.1.1数据源确定 10

125026.1.2数据采集 10

118486.1.3数据预处理 10

143966.2数据挖掘技术 10

92056.2.1数据挖掘方法选择 10

211826.2.2数据挖掘算法实现 10

11426.3用户行为分析 10

146596.3.1用户行为数据概述 10

287786.3.2用户行为分析模型 10

286686.3.3用户行为分析应用 11

207716.4产品关联分析 11

249086.4.1产品关联数据来源 11

236526.4.2产品关联分析模型 11

217776.4.3产品关联分析应用 11

10009第7章个性化推荐策略设计与实现 11

202317.1推荐策略框架设计 11

180817.2用户画像构建 11

300357.3推荐算法选择与优化 12

157877.4推荐系统实现 12

26760第8章个性化推荐策略在电商平台的实际应用 12

63238.1商品推荐 12

1568.1.1用户画像构建 12

326678.1.2协同过滤算法 13

160308.1.3深度学习在商品推荐中的应用 13

279068.1.4多维度推荐策略 13

3198.2智能仓储管理优化 13

3158.2.1仓储数据化管理 13

149448.2.2需求预测与库存优化 13

220368.2.3智能分拣与配送 13

56968.3跨界推荐策略 13

86598.3.1跨行业商品推荐 13

186968.3.2跨渠道用户体验一致