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电子商务平台智能推荐系统优化升级方案设计

TOC\o1-2\h\u5060第1章引言 3

15491.1背景与意义 3

170891.2研究目标与内容 4

52261.3研究方法与组织结构 4

204第2章：介绍电子商务平台智能推荐系统相关概念、原理以及发展现状； 4

28032第3章：分析现有推荐系统的存在问题，提出优化方向； 4

20489第4章：研究推荐系统优化算法，设计优化方案； 4

13302第5章：基于优化方案，设计并实现电子商务平台智能推荐系统； 4

5446第6章：对优化后的推荐系统进行实证分析，评估其功能； 4

31487第7章：总结研究成果，展望未来研究方向。 4

23049第2章电子商务智能推荐系统概述 4

176002.1电子商务智能推荐系统发展历程 5

9692.2电子商务智能推荐系统的分类与特点 5

176832.3电子商务智能推荐系统的研究现状与发展趋势 6

21044第3章智能推荐技术基础 6

49313.1推荐系统相关理论 6

175263.1.1推荐系统的定义与分类 6

27303.1.2推荐系统的评价指标 6

178793.2机器学习算法在推荐系统中的应用 7

228843.2.1协同过滤算法 7

174543.2.2矩阵分解算法 7

300663.2.3决策树算法 7

99703.2.4支持向量机算法 7

133043.3深度学习算法在推荐系统中的应用 7

51223.3.1神经协同过滤算法 7

234303.3.2序列模型 7

59603.3.3注意力机制 7

44873.3.4基于图神经网络的方法 7

11498第4章电子商务平台数据预处理 8

174844.1数据采集与清洗 8

270584.1.1数据采集 8

323354.1.2数据清洗 8

70984.2数据存储与管理 8

134694.2.1数据存储 8

198964.2.2数据管理 8

290684.3数据预处理技术 8

105794.3.1数据归一化 8

15754.3.2数据离散化 9

228824.3.3特征工程 9

327594.3.4用户画像构建 9

212704.3.5商品画像构建 9

19984第5章用户画像构建 9

259325.1用户画像概念与作用 9

60295.2用户画像构建方法 10

101435.3用户画像应用案例 10

5852第6章商品画像构建 10

284096.1商品画像概念与作用 10

103856.1.1商品画像概念 11

234716.1.2商品画像作用 11

290736.2商品画像构建方法 11

300576.2.1数据收集 11

245326.2.2数据预处理 11

111136.2.3特征工程 11

87296.2.4商品画像表示 12

10066.3商品画像应用案例 12

22068第7章智能推荐算法选择与优化 12

234907.1常用推荐算法介绍 12

273677.1.1协同过滤算法 12

243797.1.2内容推荐算法 12

228837.1.3深度学习推荐算法 12

287237.1.4知识图谱推荐算法 13

153267.2推荐算法优化策略 13

22387.2.1混合推荐策略 13

127787.2.2冷启动问题优化 13

268007.2.3多任务学习 13

185427.3推荐算法评估指标 13

31207.3.1准确率 13

26697.3.2覆盖率 13

71347.3.3新颖性 13

186887.3.4用户满意度 13

193067.3.5计算复杂度 14

23600第8章智能推荐系统架构设计与实现 14

3858.1系统架构设计 14

275408.1.1整体架构 14

154828.1.2系统模块划分 14

12428.2系统功能模块设计 14

3078.2.1用户模块 14

142488.2.2商品模块 15

199588.2.3推荐算法模块 15

270018.2.4推荐结果展示模块 15

64928.2.5