电商行业个性化购物推荐系统开发方案.docVIP

电商行业个性化购物推荐系统开发方案

TOC\o1-2\h\u28135第1章项目背景与需求分析 3

141071.1电商行业现状分析 3

180831.2个性化购物推荐需求 4

8481.2.1提高用户购物体验 4

177681.2.2提高商品销售转化率 4

104841.2.3增强用户粘性 4

26291.2.4降低用户流失率 4

261481.3技术可行性分析 4

102451.3.1数据挖掘技术 4

89831.3.2机器学习技术 4

276981.3.3大数据处理技术 4

114171.3.4云计算技术 4

307661.3.5互联网技术 5

3905第2章系统设计概述 5

153642.1系统架构设计 5

3722.1.1数据层 5

104702.1.2服务层 5

313552.1.3应用层 5

246882.1.4展示层 5

182162.2功能模块划分 6

38772.3技术选型与标准 6

12525第3章数据收集与预处理 6

214493.1数据来源与类型 6

128743.1.1用户数据 6

252113.1.2商品数据 7

194473.1.3上下文数据 7

188853.2数据采集方法 7

266933.2.1用户数据采集 7

125353.2.2商品数据采集 7

262383.2.3上下文数据采集 7

252203.3数据预处理流程 7

302873.3.1数据清洗 7

190153.3.2数据整合 8

275243.3.3特征工程 8

37903.3.4数据存储与管理 8

13468第4章用户画像构建 8

261444.1用户数据挖掘 8

130524.1.1用户数据采集 8

24614.1.2用户数据处理 8

270894.1.3用户数据分析 9

25294.2用户标签体系设计 9

247964.2.1用户标签分类 9

27794.2.2用户标签权重设置 9

170834.3用户画像更新与维护 9

290434.3.1用户行为数据更新 9

149634.3.2用户标签更新 9

59964.3.3用户画像维护 9

292494.3.4用户隐私保护 10

32627第5章商品信息处理 10

261095.1商品分类与标签 10

47195.1.1商品分类 10

34795.1.2商品标签 10

308675.2商品特征提取 10

185495.2.1文本特征提取 10

296335.2.2模型特征提取 10

309015.2.3用户行为特征提取 11

36455.3商品相似度计算 11

301225.3.1余弦相似度 11

183715.3.2聚类算法 11

304725.3.3协同过滤 11

31866第6章推荐算法选择与实现 11

262616.1常见推荐算法介绍 11

236466.1.1协同过滤算法 11

134156.1.2内容推荐算法 11

161476.1.3深度学习推荐算法 11

271146.1.4矩阵分解推荐算法 12

161966.2算法选型依据 12

231126.2.1数据特征 12

86946.2.2业务场景 12

7496.2.3系统功能 12

290486.2.4准确性与可扩展性 12

13326.3推荐算法实现与优化 12

125066.3.1算法实现 12

108876.3.2算法优化 13

29712第7章个性化推荐系统实现 13

118967.1用户推荐列表 13

189827.1.1用户数据收集与预处理 13

98817.1.2用户画像构建 13

46667.1.3推荐算法选择与实现 13

240947.2推荐结果展示策略 14

227997.2.1推荐结果排序 14

275367.2.2推荐结果多样性 14

31977.2.3推荐结果展示形式 14

146197.3系统功能优化 14

314897.3.1数据存储与索引 14

154187.3.2算法优化 14

23697.