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智能电商个性化推荐引擎研发

TOC\o1-2\h\u12488第1章引言 4

90181.1研发背景 4

276211.2研究意义 4

161431.3研究内容与结构安排 4

22144第2章综述相关研究，介绍智能电商个性化推荐引擎的研究现状、关键技术及发展趋势。 5

21523第3章分析用户行为数据，构建用户画像，为个性化推荐提供数据支持。 5

27542第4章设计并实现一种适应电商场景的个性化推荐算法。 5

8326第5章对推荐系统进行评估与优化，提高推荐效果。 5

19135第6章总结全文，展望未来研究方向。 5

32428第2章个性化推荐引擎技术概述 5

250992.1个性化推荐系统发展历程 5

137422.1.1早期个性化推荐系统 5

40832.1.2协同过滤推荐算法的兴起 5

220912.1.3内容推荐与基于模型的推荐方法 5

178522.1.4混合推荐方法的发展 5

107982.1.5社交网络与大数据时代下的个性化推荐 5

138162.2推荐系统相关概念 5

130352.2.1信息过滤 5

143472.2.2用户画像 5

240482.2.3项目（Item）相似度 5

43192.2.4冷启动问题 5

319802.2.5推荐系统的评估指标 5

46482.3推荐算法分类与比较 5

200882.3.1协同过滤推荐算法 6

196942.3.2基于内容的推荐算法 6

2662.3.3基于模型的推荐算法 6

146422.3.4混合推荐算法 6

108692.3.5基于情境感知的推荐算法 6

999第3章智能电商推荐系统架构设计 6

165243.1系统总体架构 6

321593.1.1数据处理与分析模块 6

173023.1.2推荐算法模块 7

142223.1.3用户画像构建模块 7

45413.1.4前端展示与交互模块 7

25253.2数据处理与分析模块 7

211513.2.1数据采集 8

218613.2.2数据清洗 8

93763.2.3数据整合 8

92733.2.4数据预处理 8

168283.3推荐算法模块 8

101703.3.1基于内容的推荐算法 8

163523.3.2协同过滤推荐算法 8

184333.3.3混合推荐算法 8

289493.4用户画像构建模块 8

224993.4.1用户行为分析 8

189503.4.2用户兴趣挖掘 8

230133.4.3用户需求预测 8

10658第4章数据采集与预处理 8

260574.1数据来源与采集方法 8

294224.1.1用户行为数据 8

316514.1.2商品信息数据 8

128654.1.3外部辅助数据 9

144994.2数据预处理方法与流程 9

44764.2.1数据预处理方法 9

171244.2.2数据预处理流程 9

151104.3数据清洗与去重 9

115244.3.1数据清洗 9

24434.3.2数据去重 9

223684.4数据转换与存储 10

48184.4.1数据转换 10

174324.4.2数据存储 10

20006第5章用户画像构建技术 10

154335.1用户画像概述 10

233355.2用户画像构建方法 10

225705.3用户标签体系设计 11

214995.4用户画像更新与优化 11

18663第6章个性化推荐算法研究 12

118346.1协同过滤算法 12

313386.1.1用户协同过滤 12

20606.1.2项目协同过滤 12

52486.2基于内容的推荐算法 12

274666.2.1内容分析 12

240466.2.2用户兴趣模型构建 12

78486.3混合推荐算法 12

229066.3.1加权混合推荐 12

74736.3.2分层混合推荐 12

296866.4深度学习在推荐系统中的应用 12

201226.4.1神经协同过滤 12

50596.4.2基于深度学习的用户兴趣模型 13

120896.4.3深度学习混合推荐