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个性化电商商品推广系统

TOC\o1-2\h\u32099第1章引言 3

246021.1个性化电商推广背景 3

134261.2推广系统的重要性 4

128321.3研究目的与意义 4

14438第二章个性化电商商品推广相关理论 4

64832.1电子商务概述 4

16012.2个性化推荐系统 5

39742.3电商商品推广策略 5

17917第3章个性化电商商品推广系统架构 5

93333.1系统总体设计 5

228873.1.1数据层 6

19713.1.2服务层 6

68723.1.3应用层 6

140803.1.4展示层 6

47853.2系统功能模块划分 6

72483.2.1用户行为分析模块 6

250333.2.2用户画像构建模块 6

2683.2.3商品推荐模块 6

205223.2.4推广策略制定模块 6

103213.2.5数据可视化模块 7

109563.3系统技术路线 7

123473.3.1数据存储技术 7

123483.3.2数据处理技术 7

67863.3.3推荐算法技术 7

28853.3.4前端技术 7

79163.3.5后端技术 7

51433.3.6部署与运维 7

15970第4章用户画像构建 7

50004.1用户数据采集 7

9454.1.1用户基本信息采集 7

249194.1.2用户行为数据采集 8

18454.1.3用户社交数据采集 8

157744.1.4用户反馈与投诉数据采集 8

135724.2用户数据预处理 8

17604.2.1数据清洗 8

44374.2.2数据整合 8

146634.2.3数据规范化 8

218134.3用户画像建模 8

187014.3.1用户标签体系构建 8

199134.3.2用户标签权重设置 8

146514.3.3用户画像建模算法选择 9

313994.3.4用户画像模型优化 9

6411第5章商品画像构建 9

30965.1商品数据采集 9

96535.1.1商品基本信息采集 9

103005.1.2商品描述信息采集 9

316155.1.3用户评价信息采集 9

221115.1.4商品关联信息采集 9

225785.2商品数据预处理 9

107665.2.1数据清洗 9

170075.2.2数据标准化 10

214105.2.3数据归一化 10

175265.2.4文本挖掘 10

108485.3商品画像建模 10

77755.3.1特征工程 10

93125.3.2商品画像建模方法 10

130095.3.3商品画像评估 10

48205.3.4商品画像更新 10

19130第6章推荐算法与策略 10

280106.1常见推荐算法介绍 10

285766.1.1协同过滤推荐算法 10

35506.1.2内容推荐算法 10

229006.1.3深度学习推荐算法 11

12696.1.4知识图谱推荐算法 11

51426.2个性化推荐算法选择 11

154806.2.1算法选择原则 11

250706.2.2算法选择与优化 11

301896.3推广策略设计与实现 11

195176.3.1推广目标与策略 11

297196.3.2推广算法实现 12

59146.3.3推广效果评估 12

19852第7章系统核心功能实现 12

159277.1个性化推荐功能 12

63667.1.1推荐算法选择 12

22717.1.2用户画像构建 12

264127.1.3推荐结果优化 12

304107.2商品推广功能 13

266427.2.1商品推广策略 13

53117.2.2推广渠道选择 13

108417.2.3推广效果评估 13

325407.3用户交互设计 13

181277.3.1用户界面设计 13

188717.3.2交互功能设计 13

284597.3.3用户反馈机制 13

32698第8章系统功能评估与优化 13

268738.1系统功能指标