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智能电商个性化推荐系统构建

TOC\o1-2\h\u12618第1章引言 3

129701.1背景与意义 3

212921.2研究现状与趋势 3

284031.3研究内容与目标 3

8743第2章相关理论与技术 4

147522.1个性化推荐系统概述 4

209682.2机器学习与数据挖掘技术 4

223072.3深度学习技术 4

242392.4用户画像与行为分析 5

15881第3章数据预处理 5

191833.1数据采集与清洗 5

155043.1.1数据源选择 5

49023.1.2数据采集方法 5

285843.1.3数据清洗 5

208033.2数据存储与管理 6

161933.2.1数据存储 6

51923.2.2数据管理 6

291483.3数据标注与处理 6

220403.3.1数据标注 6

147633.3.2数据处理 6

2187第4章用户行为分析与建模 7

286264.1用户行为特征提取 7

154174.2用户兴趣模型构建 7

57604.3用户行为序列分析 7

13989第5章商品特征提取与建模 8

166335.1商品属性挖掘 8

150165.1.1商品属性概述 8

145375.1.2商品属性提取方法 8

75025.2商品关联规则分析 8

127265.2.1商品关联规则概述 8

211245.2.2关联规则挖掘算法 8

108045.3商品画像构建 9

144075.3.1商品画像概述 9

174985.3.2商品画像构建方法 9

236005.3.3商品画像应用 9

943第6章个性化推荐算法设计 9

57876.1基于内容的推荐算法 9

323376.1.1项目特征抽取 9

285946.1.2基于内容的推荐算法设计 10

174616.2协同过滤推荐算法 10

97656.2.1用户基于协同过滤推荐算法 10

55316.2.2项目基于协同过滤推荐算法 10

113536.3混合推荐算法 10

25366.3.1加权混合推荐算法 10

226106.3.2切片混合推荐算法 10

47376.3.3分层混合推荐算法 11

91236.4深度学习在推荐系统中的应用 11

249296.4.1神经协同过滤推荐算法 11

10646.4.2序列推荐算法 11

147206.4.3多模态推荐算法 11

274856.4.4注意力机制在推荐系统中的应用 11

8004第7章系统架构与设计 11

106317.1系统整体架构 11

208747.1.1数据层 11

69247.1.2服务层 11

307437.1.3应用层 12

311517.1.4展示层 12

67667.2推荐算法模块设计 12

144767.2.1算法选型 12

190287.2.2算法融合 12

186917.2.3算法优化 12

19407.3用户画像模块设计 12

225197.3.1用户画像构建 12

201567.3.2用户画像更新 12

199817.4系统功能优化 13

48457.4.1数据处理优化 13

293857.4.2推荐算法优化 13

89437.4.3系统部署与扩展 13

20929第8章系统实现与验证 13

154028.1开发环境与工具 13

149138.2系统实现与部署 13

251468.3系统功能评估 14

135748.4实验与分析 14

2092第9章智能电商应用案例分析 14

268909.1案例一：基于用户行为的商品推荐 14

165609.1.1背景介绍 14

285309.1.2系统构建 14

53089.1.3应用效果 15

225549.2案例二：基于商品属性的智能匹配 15

236769.2.1背景介绍 15

274779.2.2系统构建 15

52459.2.3应用效果 15

232599.3案例三：基于用户画像的精准营销 15

147099.3.1背景介绍 15

253389.3.2系统构