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农产品品牌推广的个性化推荐系统方案

TOC\o1-2\h\u9267第一章引言 2

315151.1系统背景 2

106181.2系统目的与意义 3

91571.3系统开发流程 3

2206第二章需求分析 4

294682.1用户需求分析 4

276342.1.1用户群体定位 4

36282.1.2用户需求分析 4

82532.2功能需求分析 5

253422.2.1基本功能 5

180022.2.2扩展功能 5

56972.3功能需求分析 5

6782.3.1系统功能 5

28282.3.2数据功能 5

8836第三章系统设计 6

158263.1系统架构设计 6

111953.1.1整体架构 6

132403.1.2技术选型 6

130633.1.3系统模块划分 6

25503.2数据库设计 6

303423.2.1用户表 6

196903.2.2农产品品牌表 7

258393.2.3推荐记录表 7

156143.3推荐算法设计 7

162323.3.1数据预处理 7

60403.3.2构建用户农产品品牌矩阵 7

131023.3.3计算相似度 7

278173.3.4推荐列表 8

290433.3.5推荐结果反馈 8

3479第四章用户画像构建 8

161474.1用户基本信息收集 8

185834.2用户行为数据收集 8

7884.3用户画像建模 8

31665第五章农产品数据预处理 9

210085.1农产品数据清洗 9

94725.2农产品特征提取 9

97175.3农产品数据集成 10

503第六章推荐算法实现 10

114566.1基于内容的推荐算法 10

75906.1.1算法原理 10

118096.1.2特征提取 10

282486.1.3推荐算法实现 11

182166.2协同过滤推荐算法 11

258646.2.1算法原理 11

298026.2.2用户基协同过滤 11

95876.2.3物品基协同过滤 11

261746.3深度学习推荐算法 11

50816.3.1算法原理 11

143446.3.2循环神经网络推荐算法 12

34986.3.3卷积神经网络推荐算法 12

10919第七章系统开发与实现 12

32487.1前端界面设计 12

172827.1.1界面布局 12

124087.1.2界面风格 12

319417.1.3交互设计 12

184337.2后端服务开发 12

227387.2.1数据处理 13

15407.2.2推荐算法 13

312177.2.3业务逻辑 13

72447.3系统集成与测试 13

104367.3.1系统集成 13

79267.3.2功能测试 13

181817.3.3功能测试 13

221647.3.4安全测试 13

229437.3.5部署与运维 13

8329第八章系统评估与优化 14

276788.1评估指标体系构建 14

140998.2实验设计与数据分析 14

248398.2.1实验设计 14

181458.2.2数据分析 14

75848.3系统优化策略 14

9772第九章市场推广与应用 15

136029.1市场调研与定位 15

249929.2品牌推广策略 15

57549.3用户反馈与持续优化 16

13729第十章结论与展望 16

639410.1系统总结 16

3243610.2存在问题与改进方向 16

2653910.3系统未来发展展望 17

第一章引言

1.1系统背景

我国农业现代化进程的推进，农产品市场竞争日益激烈，农产品品牌建设成为提高农产品附加值和市场竞争力的重要手段。但是在农产品品牌推广过程中，如何针对不同消费者群体的个性化需求进行精准推广，成为当前农产品品牌推广面临的一大挑战。互联网、大数据和人工智能技术的快速发展，为农产品品牌推广提供了新的解决方案。因此，研究并开发一款农产品品牌推广的个性化推荐系统具有重要的现实意义。

1.2系统目的与意义

本系统旨在利用大数据和人工智能技术，为