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智能选品与定价策略的个性化推荐系统开发

TOC\o1-2\h\u15473第1章项目背景与需求分析 3

26611.1智能选品与定价策略的重要性 3

42421.2市场现状与竞争分析 4

226841.3项目目标与需求定义 4

12481第2章相关技术概述 5

60742.1个性化推荐系统发展历程 5

215062.1.1基于内容的推荐 5

197722.1.2协同过滤推荐 5

46812.1.3深度学习推荐算法 5

164222.1.4个性化推荐系统在各领域的应用及发展趋势 5

209852.2智能选品技术框架 5

212322.2.1数据采集与预处理 5

211592.2.2用户画像构建 5

66172.2.3商品特征提取 5

180972.2.4推荐算法选择与应用 5

308692.2.5推荐结果评估与优化 5

149982.3定价策略方法介绍 5

109372.3.1成本加成定价法 5

164572.3.2竞争定价法 5

297892.3.3需求定价法 5

178662.3.4个性化定价策略 5

257822.3.5价格优化与动态调整 6

31176第3章数据收集与预处理 6

89023.1数据源选择与数据获取 6

302363.1.1数据源选择 6

154473.1.2数据获取 6

264633.2数据清洗与数据整合 6

291333.2.1数据清洗 6

250633.2.2数据整合 6

34813.3数据存储与数据管理 7

225103.3.1数据存储 7

31663.3.2数据管理 7

434第4章用户画像构建 7

171464.1用户行为数据挖掘 7

204264.1.1数据收集 7

230564.1.2数据预处理 7

2714.1.3用户行为分析 7

293934.2用户特征提取与建模 8

1904.2.1用户基础特征提取 8

99994.2.2用户行为特征提取 8

58264.2.3用户兴趣特征提取 8

263364.2.4用户画像建模 8

8474.3用户画像更新与维护 8

21374.3.1实时更新策略 8

102784.3.2周期性更新策略 8

169404.3.3用户画像维护 8

13636第5章商品特征提取与建模 8

205265.1商品分类与标签体系构建 8

153095.1.1商品分类方法 9

146055.1.2标签体系构建 9

249345.2商品属性挖掘与特征提取 9

99215.2.1商品属性挖掘 9

326155.2.2商品特征提取 9

39695.3商品相似度计算与推荐 9

52535.3.1商品相似度计算 9

69645.3.2商品推荐 10

25829第6章智能选品算法设计 10

209336.1基于内容的推荐算法 10

173396.1.1算法原理 10

165796.1.2特征提取与处理 10

68786.1.3用户兴趣建模 10

315276.1.4推荐算法实现 10

102296.2协同过滤推荐算法 10

113286.2.1算法原理 11

256496.2.2用户相似度计算 11

325346.2.3商品相似度计算 11

293586.2.4推荐算法实现 11

260476.3深度学习推荐算法 11

48446.3.1算法原理 11

267476.3.2神经网络结构设计 11

163826.3.3损失函数与优化器 11

88506.3.4推荐算法实现 11

10860第7章定价策略算法设计 11

8447.1成本导向定价策略 11

270927.1.1成本加成定价法 12

234167.1.2变动成本定价法 12

278467.2市场导向定价策略 12

175017.2.1竞争对手定价法 12

83197.2.2市场需求定价法 12

48817.3用户导向定价策略 12

223747.3.1差别定价法 12

254667.3.2动态定价法 13

27764第8章个性化推荐系统构建与评估 13

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