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基于技术的电商个性化推荐系统研发

TOC\o1-2\h\u13333第一章绪论 3

185421.1研究背景与意义 3

8751.2国内外研究现状 3

260581.3研究内容与目标 3

21079第二章个性化推荐系统相关技术 4

104042.1推荐系统概述 4

33432.2个性化推荐算法分类 4

144112.2.1基于内容的推荐算法 4

168482.2.2协同过滤推荐算法 4

14172.2.3深度学习推荐算法 5

214262.2.4混合推荐算法 5

119442.3数据预处理与特征工程 5

228242.3.1数据预处理 5

175202.3.2特征工程 5

11118第三章基于内容的推荐算法研究 5

973.1内容推荐算法原理 5

57453.1.1概述 5

157353.1.2特征提取 6

217513.1.3相似度计算 6

205263.1.4推荐 6

89803.2内容推荐算法实现 6

326863.2.1数据预处理 6

166833.2.2算法流程 7

126093.3内容推荐算法优化 7

215153.3.1特征选择 7

83163.3.2相似度计算方法优化 7

130353.3.3用户偏好建模 7

45553.3.4推荐策略优化 7

313133.3.5模型融合 7

67183.3.6评估指标优化 7

13098第四章协同过滤推荐算法研究 7

119694.1用户基协同过滤 8

60394.1.1相似度计算 8

323044.1.2推荐算法实现 8

28834.2物品基协同过滤 8

299204.2.1相似度计算 9

192574.2.2推荐算法实现 9

321454.3模型融合与优化 9

147364.3.1模型融合 9

294234.3.2优化策略 9

2928第五章深度学习推荐算法研究 10

35865.1神经协同过滤 10

51765.2序列模型推荐 10

167085.3集成学习推荐 10

32457第六章上下文感知推荐算法研究 11

115686.1上下文信息获取 11

36566.1.1引言 11

6496.1.2上下文信息分类 11

25186.1.3上下文信息获取方法 11

19706.2上下文感知推荐算法 11

212546.2.1引言 12

250246.2.2基于内容的上下文感知推荐算法 12

258916.2.3协同过滤的上下文感知推荐算法 12

18456.2.4混合上下文感知推荐算法 12

111386.3上下文感知推荐算法优化 12

126776.3.1引言 12

203316.3.2上下文信息融合 12

30306.3.3特征选择与权重分配 12

251976.3.4模型融合与集成学习 12

42436.3.5实时更新与自适应调整 12

12300第七章评价与测试方法 13

217117.1评价指标选择 13

67027.2交叉验证与测试 13

142187.3实验结果分析 14

15801第八章个性化推荐系统实现 14

236388.1系统架构设计 14

187398.1.1系统整体架构 14

214888.1.2关键模块设计 14

321118.2推荐算法实现 15

109468.2.1用户行为数据挖掘 15

206138.2.2商品信息处理 15

52378.2.3推荐算法选择 15

116908.3系统功能优化 15

258408.3.1数据处理优化 15

247368.3.2推荐算法优化 16

190678.3.3系统稳定性优化 16

29144第九章案例与应用 16

66299.1电商个性化推荐案例 16

83219.2个性化推荐系统应用场景 16

176219.3应用效果分析 17

21006第十章总结与展望 17

504410.1研究工作总结 17

1920010.2研究不足与改进方向 18

1838310.3未来发展趋势 18

第一章绪论

1.1研究背景与意义

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