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精准营销大数据驱动的电商个性化推荐系统
TOC\o1-2\h\u4732第1章引言 4
226121.1研究背景 4
2881.2研究目的与意义 5
225731.3国内外研究现状 5
239121.4本书结构安排 6
29317第1章:引言,介绍研究背景、目的与意义,以及国内外研究现状; 6
14576第2章:大数据驱动的电商个性化推荐系统框架,阐述系统架构、关键模块及功能; 6
14296第3章:大数据处理与分析技术,介绍大数据环境下数据预处理、特征工程等方法; 6
23124第4章:电商推荐算法研究,分析现有推荐算法的优缺点,提出一种适用于大数据的电商推荐算法; 6
5176第5章:实验与分析,通过实验验证所提出推荐系统的功能,并与现有方法进行对比分析; 6
17845第6章:结论与展望,总结全书研究成果,并对未来研究方向进行展望。 6
2606第2章个性化推荐系统概述 6
37482.1推荐系统的概念与发展历程 6
137092.1.1概念界定 6
261472.1.2发展历程 6
240342.2个性化推荐系统的分类与特点 7
117302.2.1分类 7
239142.2.2特点 7
249792.3个性化推荐系统的关键技术 7
22322.4个性化推荐系统在电商领域的应用 7
29468第3章大数据技术基础 8
257023.1大数据概念与特征 8
203103.2大数据处理技术框架 8
85913.3分布式计算与存储技术 8
172743.4数据挖掘与分析技术 9
24294第4章用户画像构建 9
266974.1用户画像概述 9
234544.2用户数据收集与处理 9
112194.2.1数据来源 9
58014.2.2数据处理 10
99824.3用户画像构建方法 10
39524.3.1用户特征提取 10
68424.3.2用户特征权重计算 10
143774.3.3用户画像表示 10
149524.3.4用户画像更新与优化 10
68334.4用户画像在个性化推荐中的应用 10
83734.4.1用户相似度计算 10
179864.4.2商品相似度计算 10
272014.4.3推荐算法优化 10
199674.4.4个性化推荐策略 10
190814.4.5推荐结果评估 10
22731第5章商品画像构建 11
288835.1商品画像概述 11
135695.2商品数据收集与处理 11
14245.2.1数据来源 11
140255.2.2数据处理 11
30385.3商品画像构建方法 11
76995.3.1属性提取 11
41075.3.2特征工程 11
270165.3.3模型构建 12
49435.4商品画像在个性化推荐中的应用 12
26100第6章个性化推荐算法 12
261226.1基于内容的推荐算法 12
15156.1.1算法原理 12
279836.1.2特征表示 13
111986.1.3用户兴趣模型 13
300926.1.4推荐算法实现 13
81926.2协同过滤推荐算法 13
8956.2.1用户协同过滤 13
2846.2.2物品协同过滤 13
240386.2.3冷启动问题 13
73836.3混合推荐算法 13
75546.3.1加权混合推荐 13
273196.3.2切割混合推荐 13
159776.3.3特征级混合推荐 14
221656.4深度学习在推荐算法中的应用 14
175976.4.1神经协同过滤 14
176496.4.2序列推荐模型 14
225916.4.3多模态推荐模型 14
18116第7章个性化推荐系统设计与实现 14
54667.1系统架构设计 14
247907.1.1整体架构 14
19427.1.2模块划分 14
109897.2数据处理模块设计 15
83397.2.1数据收集 15
225297.2.2数据预处理 15
223777.2.3特征工程 15
174537.3推荐算法模块设计 15
1537.3.1协
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