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电商个性化推荐系统大数据分析

TOC\o1-2\h\u29031第1章引言 3

122541.1电商个性化推荐系统背景 3

272041.2大数据分析在电商个性化推荐系统中的应用 4

265311.3研究目的与意义 4

5第2章个性化推荐系统概述 4

7172.1推荐系统发展历程 4

241542.1.1传统推荐系统 5

22922.1.2互联网时代的推荐系统 5

221662.1.3大数据时代的推荐系统 5

137732.2个性化推荐系统的分类与原理 5

282922.2.1基于内容的推荐系统 5

300102.2.2协同过滤推荐系统 5

293662.2.3混合推荐系统 5

63612.3个性化推荐系统的主要算法 5

41902.3.1相似度计算算法 5

232822.3.2用户和物品的表示 6

232922.3.3基于模型的推荐算法 6

86972.3.4深度学习算法 6

11212.3.5强化学习算法 6

20735第3章大数据技术概述 6

4673.1大数据概念与特征 6

53153.1.1大数据定义 6

285063.1.2大数据特征 6

231153.2大数据处理技术架构 7

190773.2.1数据采集与预处理 7

171863.2.2数据存储与管理 7

102673.2.3数据处理与分析 7

196333.2.4数据挖掘与机器学习 7

257533.2.5数据可视化 7

192863.3大数据分析常用算法 7

34413.3.1分类算法 7

79633.3.2聚类算法 7

290233.3.3关联规则挖掘算法 8

305243.3.4推荐算法 8

308063.3.5深度学习算法 8

25319第4章电商数据采集与预处理 8

101854.1电商数据来源与类型 8

84004.2数据采集方法与技术 8

77834.3数据预处理流程与策略 9

27792第5章用户行为分析与建模 9

272605.1用户行为数据挖掘 9

163685.1.1数据收集与预处理 9

308725.1.2用户行为特征提取 9

285545.1.3用户行为数据存储与管理 10

10635.2用户画像构建 10

13795.2.1用户画像概述 10

5505.2.2用户标签体系构建 10

44615.2.3用户画像更新与优化 10

322765.3用户行为预测模型 10

100095.3.1用户行为预测方法概述 10

255495.3.2基于机器学习的预测模型 10

144225.3.3深度学习预测模型 10

176615.3.4预测模型评估与优化 10

16820第6章商品特征提取与表示 11

243806.1商品属性分析 11

62826.1.1基础属性分析 11

41286.1.2文本属性分析 11

295126.2商品特征提取方法 11

37826.2.1基于统计的特征提取 11

177576.2.2深度学习特征提取 11

160216.3商品特征表示与相似度计算 11

49596.3.1向量空间模型 11

198026.3.2相似度计算方法 11

18771第7章个性化推荐算法设计 12

79047.1基于内容的推荐算法 12

113297.1.1算法原理 12

232217.1.2特征提取 12

24367.1.3用户偏好模型 12

216997.2协同过滤推荐算法 12

65147.2.1用户基于协同过滤 12

40547.2.2项目基于协同过滤 12

307897.2.3模型优化 12

208227.3深度学习在推荐系统中的应用 13

285397.3.1神经协同过滤 13

142587.3.2序列模型 13

233007.3.3多模态学习 13

44417.3.4注意力机制 13

4333第8章推荐系统评估与优化 13

246188.1推荐系统评估指标 13

101008.1.1准确性指标 13

55768.1.2多样性指标 13

52848.1.3新颖性指标 13