电子商务平台智能推荐与数据分析系统.doc

电子商务平台智能推荐与数据分析系统

TOC\o1-2\h\u22994第一章概述 3

67381.1研究背景 3

100601.2研究目的与意义 4

12451.3研究内容与方法 4

20190第二章电子商务平台智能推荐系统 4

143812.1推荐系统概述 5

61412.2推荐算法分类 5

41642.2.1内容推荐算法 5

244432.2.2协同过滤推荐算法 5

31002.2.3深度学习推荐算法 5

123102.2.4混合推荐算法 5

72992.3推荐系统评估指标 5

31682.3.1准确率 5

89112.3.2召回率 5

238332.3.3F1值 6

262132.3.4覆盖率 6

202782.3.5新颖度 6

161532.4推荐系统优化策略 6

18222.4.1特征工程 6

255892.4.2用户冷启动问题 6

314702.4.3上下文感知推荐 6

22912.4.4实时推荐 6

50602.4.5反馈机制 6

2975第三章数据采集与预处理 6

302953.1数据来源与类型 6

117163.1.1数据来源 6

54853.1.2数据类型 7

57793.2数据预处理方法 7

12643.2.1数据整合 7

219843.2.2数据规范化 7

314033.3数据清洗与整合 7

170023.3.1数据清洗 7

46033.3.2数据整合 7

49423.4数据质量评估 8

20981第四章用户行为分析 8

220284.1用户行为数据概述 8

127544.2用户行为模式识别 8

117264.2.1关联规则挖掘 8

301114.2.2聚类分析 9

281134.2.3时序分析 9

198384.3用户兴趣模型构建 9

286984.3.1基于内容的兴趣模型 9

133214.3.2基于协同过滤的兴趣模型 9

212224.3.3基于深度学习的兴趣模型 9

113984.4用户行为预测 9

231494.4.1基于统计模型的预测 10

184544.4.2基于机器学习的预测 10

250754.4.3基于深度学习的预测 10

20741第五章商品信息处理与分析 10

241305.1商品信息采集与处理 10

137915.2商品属性分析 10

176585.3商品分类与标签 11

230395.4商品相似性分析 11

1886第六章智能推荐算法研究 11

244896.1基于内容的推荐算法 11

11556.1.1算法原理 11

245656.1.2特征提取 11

138406.1.3相似度计算 11

263896.2协同过滤推荐算法 12

133026.2.1算法原理 12

326956.2.2用户基于协同过滤 12

201526.2.3项目基于协同过滤 12

119276.3混合推荐算法 12

156886.3.1算法原理 12

19146.3.2混合策略 12

6466.4深度学习推荐算法 12

38816.4.1算法原理 12

40576.4.2神经网络推荐算法 12

312746.4.3循环神经网络推荐算法 13

55086.4.4卷积神经网络推荐算法 13

5697第七章数据挖掘技术在推荐系统中的应用 13

139817.1关联规则挖掘 13

238107.1.1概述 13

178797.1.2关联规则挖掘原理 13

245767.1.3关联规则挖掘在推荐系统中的应用 13

65237.2聚类分析 14

8577.2.1概述 14

144027.2.2聚类分析原理 14

250047.2.3聚类分析在推荐系统中的应用 14

281467.3时间序列分析 14

196477.3.1概述 14

35637.3.2时间序列分析原理 14

144327.3.3时间序列分析在推荐系统中的应用 15

69147.4纹理分析 15

23767.4.1概述 15

18907.4.2纹理分析原理 15

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