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电商个性化推荐系统研发计划

TOC\o1-2\h\u23083第1章研究背景与意义 3

324661.1电商行业现状分析 4

56341.2个性化推荐系统的重要性 4

321181.3国内外研究现状 4

191371.4本研发计划的目标与意义 4

30681第2章个性化推荐系统理论基础 5

45632.1推荐系统概述 5

326582.2个性化推荐算法分类 5

258542.3常用个性化推荐算法介绍 5

173242.4推荐系统的评估指标 6

27133第3章电商数据预处理 6

88133.1数据来源与采集 7

244853.1.1数据源选择 7

313153.1.2数据采集方法 7

249533.2数据清洗与去重 7

153383.2.1数据清洗 7

73233.2.2数据去重 7

29253.3数据存储与管理 7

106133.3.1数据存储 7

308003.3.2数据管理 8

60433.4特征工程 8

169223.4.1特征提取 8

260233.4.2特征处理 8

7500第4章用户画像构建 8

115624.1用户行为分析 8

164094.1.1数据采集 8

191704.1.2数据预处理 9

323144.1.3用户行为特征分析 9

199184.2用户特征提取 9

133584.2.1用户基本信息特征 9

30474.2.2用户行为特征 9

14404.2.3用户兴趣特征 9

290514.3用户标签体系构建 9

204234.3.1标签分类 9

21734.3.2标签权重设置 9

307154.3.3标签组合策略 9

243984.4用户画像更新与维护 9

163504.4.1实时更新机制 9

293804.4.2定期优化策略 9

214394.4.3用户反馈机制 9

7550第5章商品画像构建 10

115535.1商品特征提取 10

242625.1.1基础特征提取 10

293375.1.2文本特征提取 10

75675.1.3店铺特征提取 10

18735.2商品标签体系构建 10

287515.2.1标签类别划分 10

204715.2.2标签权重设置 10

309205.2.3标签关联分析 11

81685.3商品画像更新与维护 11

69115.3.1数据更新 11

63465.3.2画像更新 11

207125.3.3画像维护 11

225265.4商品相似度计算 11

103975.4.1相似度算法选择 11

267625.4.2特征权重分配 11

105175.4.3相似度计算与排序 11

25965第6章个性化推荐算法设计与实现 12

311506.1协同过滤算法 12

223956.1.1用户协同过滤 12

192216.1.2物品协同过滤 12

294926.2内容推荐算法 12

133826.2.1基于内容的推荐 12

159206.2.2用户兴趣模型更新策略 12

32646.3混合推荐算法 12

84736.3.1协同过滤与基于内容的混合推荐 12

217916.3.2多模型融合推荐 12

210696.4深度学习在推荐系统中的应用 13

24856.4.1神经协同过滤 13

98756.4.2循环神经网络在推荐系统中的应用 13

222486.4.3卷积神经网络在推荐系统中的应用 13

1456.4.4注意力机制在推荐系统中的应用 13

9549第7章个性化推荐系统架构设计 13

73987.1系统整体架构 13

255677.1.1数据层 13

102597.1.2推荐层 13

268297.1.3应用层 13

134567.2推荐模块设计 14

178267.2.1推荐算法选择 14

68597.2.2推荐算法流程 14

45767.2.3推荐结果优化 14

230127.3用户画像模块设计 14

18587.3.1用户画像构建 14

18777.3.2用户画像更新 15

259247.4商品