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虚拟试穿技术与电商个性化推荐系统的融合方案

TOC\o1-2\h\u21211第1章引言 3

170651.1背景与意义 3

314081.2研究目标与内容 4

4409第2章虚拟试穿技术概述 4

212342.1虚拟试穿技术发展历程 4

312902.2虚拟试穿技术的核心算法 5

24882.3虚拟试穿技术的应用场景 5

11050第3章电商个性化推荐系统 6

305333.1个性化推荐系统发展概况 6

248473.2个性化推荐系统的核心算法 6

233083.2.1协同过滤 6

86953.2.2基于内容的推荐 6

239993.2.3混合推荐 6

110673.2.4深度学习方法 6

268793.3个性化推荐系统在电商领域的应用 6

7623.3.1商品推荐 6

106003.3.2优惠活动推荐 7

200823.3.3购物车推荐 7

302143.3.4跨平台个性化推荐 7

235853.3.5虚拟试穿技术与个性化推荐 7

28797第4章虚拟试穿技术与个性化推荐系统的融合策略 7

19954.1融合方案设计理念 7

29244.1.1以用户需求为核心 7

40604.1.2技术创新与实用性相结合 7

206784.1.3开放式架构，易于扩展 7

283564.2融合方案架构设计 7

205504.2.1整体架构 7

82504.2.2数据层设计 8

77164.2.3算法层设计 8

147274.2.4服务层设计 8

196264.2.5应用层设计 8

136474.3关键技术整合 8

244264.3.1虚拟试穿技术 8

57404.3.2个性化推荐算法 8

279324.3.3数据分析与挖掘 8

253044.3.4云计算与分布式存储 8

3437第5章用户画像构建 9

160625.1用户数据收集与处理 9

231135.1.1数据收集 9

289625.1.2数据处理 9

185275.2用户特征提取 9

99225.2.1人口统计学特征 9

309685.2.2用户行为特征 9

115595.2.3用户兴趣特征 10

305525.3用户画像更新与优化 10

284055.3.1用户行为数据更新 10

97895.3.2用户兴趣特征更新 10

10185.3.3用户画像优化 10

15905.3.4模型迭代 10

31382第6章虚拟试穿技术在个性化推荐系统中的应用 10

10076.1虚拟试穿与用户偏好匹配 10

280066.1.1虚拟试穿技术概述 10

137356.1.2用户偏好收集与分析 10

203246.1.3虚拟试穿与用户偏好匹配策略 11

269736.2虚拟试穿效果展示与优化 11

270906.2.1虚拟试穿效果展示技术 11

126766.2.2虚拟试穿效果优化方法 11

88736.2.3用户反馈与虚拟试穿效果迭代 11

195176.3虚拟试穿与推荐结果的融合 11

59926.3.1推荐系统概述 11

249296.3.2虚拟试穿与推荐结果融合策略 11

141996.3.3虚拟试穿与推荐系统协同优化 11

13797第7章个性化推荐算法优化 11

88237.1基于虚拟试穿数据的推荐算法改进 11

100827.1.1虚拟试穿技术概述 11

292347.1.2虚拟试穿数据在推荐算法中的应用 11

63347.1.3改进推荐算法的思路与方法 11

53977.1.4实验设计与结果分析 11

3367.2用户行为数据的深度挖掘与利用 12

177427.2.1用户行为数据的收集与处理 12

66457.2.2深度学习技术在用户行为数据分析中的应用 12

189527.2.3基于用户行为数据的推荐算法优化 12

163637.2.4实际应用案例与效果评估 12

233867.3长短期兴趣融合的推荐策略 12

90757.3.1用户兴趣变化的建模方法 12

17677.3.2长短期兴趣融合策略的设计 12

185627.3.3基于长短期兴趣融合的推荐算法实现 12