- 1、本文档共21页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
电商行业个性化购物推荐系统开发计划
TOC\o1-2\h\u15159第一章:项目概述 3
97271.1项目背景 3
144561.2项目目标 3
105721.3技术路线 4
15366第二章:需求分析 4
313402.1用户需求分析 4
104752.1.1用户背景 4
143452.1.2用户需求 4
296502.2功能需求分析 5
67152.2.1商品推荐功能 5
66892.2.2商品信息展示功能 5
327032.2.3个性化设置功能 5
89332.2.4互动功能 5
290912.3功能需求分析 5
682.3.1响应速度 5
147252.3.2准确性 6
74962.3.3并发处理能力 6
180732.3.4数据安全 6
838第三章:系统设计 6
164023.1系统架构设计 6
69533.1.1系统模块划分 6
224333.1.2技术选型 6
292903.1.3模块间协作关系 6
177083.2数据库设计 7
267523.2.1数据表结构 7
237813.2.2字段定义 7
43593.2.3关系约束 8
315883.3接口设计 8
143233.3.1接口功能 8
80683.3.2参数定义 8
83293.3.3返回结果 9
2049第四章:推荐算法研究 9
74144.1常见推荐算法介绍 9
69564.1.1协同过滤推荐算法 9
193844.1.2基于内容的推荐算法 10
207944.1.3深度学习推荐算法 10
289824.1.4混合推荐算法 10
240434.2算法选型与优化 10
223334.2.1算法选型 10
319124.2.2算法优化 10
105524.3推荐算法实现 11
67224.3.1用户基于协同过滤推荐算法实现 11
152014.3.2基于内容的推荐算法实现 11
127944.3.3混合推荐算法实现 11
23613第五章:用户画像构建 11
80605.1用户属性分析 11
28415.2用户行为分析 12
301875.3用户画像建模 12
874第六章:系统开发 12
113256.1前端开发 12
195206.1.1技术选型 13
126576.1.2开发流程 13
133496.1.3测试与优化 13
203186.2后端开发 13
95076.2.1技术选型 13
146476.2.2开发流程 13
229786.2.3测试与优化 14
191926.3系统集成 14
8346.3.1前后端集成 14
269586.3.2数据库集成 14
128956.3.3缓存集成 14
11711第七章:系统测试与优化 14
80217.1单元测试 14
105287.1.1测试目的 14
48767.1.2测试内容 15
57787.1.3测试方法 15
6547.2集成测试 15
275577.2.1测试目的 15
141287.2.2测试内容 15
220967.2.3测试方法 15
289587.3功能优化 16
327297.3.1优化目标 16
79767.3.2优化措施 16
255807.3.3优化效果评估 16
24058第八章:运维与监控 16
177738.1系统部署 16
169448.1.1硬件环境部署 16
222128.1.2软件环境部署 17
194238.1.3部署方式 17
65888.2系统监控 17
60238.2.1系统功能监控 17
233428.2.2应用监控 17
162758.2.3数据库监控 17
43548.3故障处理 17
150548.3.1故障预警 17
218448.3.2故障排查 18
100958.3.3故障恢复 18
204248.3.4故障预防 18
12209第九章:市场推广与运营 18
97959.1市场调研 18
235789.1.1调研目的 18
文档评论(0)