G2C电子商务平台商品推荐算法优化方案.docVIP

G2C电子商务平台商品推荐算法优化方案

TOC\o1-2\h\u28503第1章引言 2

198551.1研究背景与意义 2

57731.2国内外研究现状 3

284361.3研究内容与目标 3

28587第2章G2C电子商务平台概述 3

85302.1G2C电子商务平台发展历程 3

154322.2G2C电子商务平台的核心功能 4

156402.3商品推荐算法在G2C平台中的重要性 4

24896第3章商品推荐算法原理及分类 4

281473.1商品推荐算法的基本原理 4

218923.1.1用户行为分析 5

190113.1.2商品特征提取 5

113623.1.3相似度计算 5

155833.1.4推荐列表 5

161433.2常见的商品推荐算法 5

217543.2.1基于内容的推荐算法 5

223913.2.2协同过滤推荐算法 5

302573.2.3混合推荐算法 5

37483.3各类算法的优缺点分析 5

291473.3.1基于内容的推荐算法 5

253973.3.2协同过滤推荐算法 5

71943.3.3混合推荐算法 6

28863第4章用户行为分析与处理 6

169624.1用户行为数据采集 6

140984.1.1数据来源 6

218944.1.2采集方法 6

63204.2用户行为数据预处理 6

297144.2.1数据清洗 6

127964.2.2数据整合 7

30684.3用户行为特征工程 7

304464.3.1用户行为特征提取 7

283384.3.2特征工程处理 7

13131第5章基于内容的商品推荐算法优化 7

83905.1内容推荐算法概述 7

106715.2商品特征提取与表示 8

208215.2.1文本特征提取 8

122765.2.2视觉特征提取 8

320835.2.3多模态特征融合 8

234775.3基于内容的推荐算法优化策略 8

98555.3.1用户兴趣模型更新策略 8

102395.3.2推荐结果多样性优化 9

7295.3.3深度学习模型优化 9

1387第6章协同过滤推荐算法优化 9

288696.1协同过滤推荐算法原理 9

41556.2用户相似度计算优化 9

74866.3商品相似度计算优化 10

174566.4冷启动问题解决策略 10

29908第7章深度学习在商品推荐中的应用 10

10727.1深度学习概述 10

320577.2常见深度学习推荐模型 11

153477.2.1神经协同过滤（NeuralCollaborativeFiltering,NCF） 11

257807.2.2深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN） 11

215897.2.3卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN） 11

157977.2.4循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN） 11

140807.3深度学习推荐算法优化策略 11

205587.3.1用户和物品特征融合 11

175397.3.2注意力机制 11

308387.3.3多任务学习 11

307457.3.4模型正则化 12

325567.3.5集成学习 12

3754第8章多模型融合推荐算法研究 12

35828.1多模型融合概述 12

293858.2常见多模型融合方法 12

60178.3多模型融合推荐算法实现与优化 12

32195第9章实验与评估 13

93949.1数据集选择与预处理 13

240539.2实验方法与评价指标 14

139299.3实验结果分析 14

13573第十章总结与展望 15

901710.1研究工作总结 15

2168410.2存在的问题与挑战 15

2392110.3未来研究方向与展望 16

第1章引言

1.1研究背景与意义

互联网技术的飞速发展，电子商务已成为我国经济增长的新引擎。G2C（GovernmenttoConsumer）电子商务平台作为与消费者之间的桥梁，不仅拓宽了服务渠道，还为