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电商行业个性化购物推荐系统构建

TOC\o1-2\h\u19558第1章引言 3

37441.1个性化购物推荐背景 3

157251.2推荐系统在电商行业的重要性 3

91581.3研究目的与意义 4

24302第2章个性化推荐系统概述 4

203652.1推荐系统的定义与分类 4

44472.1.1定义 4

253542.1.2分类 4

291982.2个性化推荐系统的核心技术与架构 5

73312.2.1核心技术 5

109972.2.2架构 5

222752.3个性化推荐算法简介 5

2618第3章电商行业现状与需求分析 5

217893.1电商行业发展趋势 5

263183.2电商企业个性化购物需求 6

150703.3挑战与机遇 6

17081第4章数据预处理 7

1774.1数据来源与采集 7

248614.1.1数据来源 7

245954.1.2数据采集 7

299374.2数据预处理方法与技术 7

270724.2.1数据预处理方法 7

304734.2.2数据预处理技术 8

149094.3数据清洗与融合 8

258294.3.1数据清洗 8

101934.3.2数据融合 8

30548第5章用户画像构建 8

238495.1用户画像定义与作用 8

58845.2用户画像构建方法 9

118375.3用户画像更新与优化 9

17979第6章商品特征提取 10

84936.1商品特征概述 10

130606.2文本挖掘与词向量技术 10

130996.3图像识别与特征提取 10

30878第7章个性化推荐算法 10

250197.1协同过滤推荐算法 10

62627.1.1用户协同过滤 10

7037.1.2物品协同过滤 11

108497.1.3模型优化 11

26137.2内容推荐算法 11

20447.2.1基于内容的推荐方法 11

47517.2.2特征提取 11

51387.2.3模型更新与优化 11

258597.3混合推荐算法 11

15847.3.1混合推荐策略 11

269677.3.2权重分配 11

91647.3.3模型融合技术 11

248047.4深度学习在个性化推荐中的应用 12

234637.4.1神经协同过滤 12

120137.4.2序列模型 12

75157.4.3基于深度学习的多模态推荐系统 12

165137.4.4深度学习推荐模型的优化与挑战 12

22062第8章个性化推荐系统实现 12

308398.1系统架构设计 12

14408.1.1数据预处理 12

266968.1.2特征工程 12

121158.1.3推荐算法模块 12

94358.1.4用户接口 13

238638.1.5后台管理 13

159918.2推荐算法选择与实现 13

154008.2.1协同过滤算法 13

239278.2.2内容推荐算法 13

282488.2.3深度学习算法 13

208558.2.4混合推荐算法 13

190118.3系统开发与测试 13

38598.3.1系统开发 13

127958.3.2系统测试 13

144448.3.3模型评估 13

199778.3.4线上部署与优化 14

28435第9章个性化推荐系统评估 14

41609.1评估指标与方法 14

250989.1.1准确性指标 14

179659.1.2用户满意度指标 14

248179.1.3其他指标 14

139.2离线评估 14

178349.2.1数据准备 14

308359.2.2评估方法 14

204599.2.3功能分析 15

189379.3在线评估与A/B测试 15

109099.3.1实验设计 15

275789.3.2数据收集 15

207299.3.3结果分析 15

29289第10章案例分析与应用前景 15

3116810.1个性化推荐系统成功案例 15

1720910.1.1巴巴“猜你喜欢”功能 15