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电子商务平台个性化推荐系统的提升策略研究

TOC\o1-2\h\u21900第一章引言 2

105021.1研究背景 3

221061.2研究意义 3

9631.3研究方法与论文结构 3

5447第二章个性化推荐系统概述 3

9647第三章个性化推荐系统关键技术研究 4

12046第四章个性化推荐系统提升策略 4

1761第五章实证分析 4

30853第六章结论与展望 4

31087第二章个性化推荐系统概述 4

290912.1个性化推荐系统定义 4

253112.2个性化推荐系统分类 4

249812.3个性化推荐系统关键技术研究 4

3684第三章电子商务平台个性化推荐系统现状分析 5

277953.1电子商务平台发展现状 5

178883.2个性化推荐系统应用现状 5

146823.3电子商务平台个性化推荐系统存在的问题 6

4087第四章个性化推荐系统提升策略 6

111234.1数据处理策略 6

91454.1.1数据清洗 6

83644.1.2数据预处理 7

262894.2推荐算法优化策略 7

213654.2.1算法选择与组合 7

123814.2.2算法参数调优 7

207314.3用户画像构建策略 7

98094.3.1用户行为数据采集 7

105464.3.2用户特征提取 8

242164.3.3用户画像建模 8

28725第五章基于深度学习的个性化推荐系统 8

87315.1深度学习在个性化推荐中的应用 8

91265.1.1深度学习基本原理 8

140815.1.2深度学习在个性化推荐中的优势 9

235305.1.3深度学习在个性化推荐中的应用现状 9

70265.2深度学习推荐算法研究 9

124125.2.1基于内容的深度学习推荐算法 9

69545.2.2基于协同过滤的深度学习推荐算法 10

122075.2.3基于图神经网络的深度学习推荐算法 10

160415.2.4多任务深度学习推荐算法 10

34685.3基于深度学习的个性化推荐系统实现 10

187135.3.1数据预处理 10

27525.3.2模型训练 10

251115.3.3模型评估 11

234595.3.4模型部署 11

13052第六章基于用户行为的个性化推荐系统 11

227616.1用户行为数据采集与分析 11

152096.1.1用户行为数据采集 11

200986.1.2用户行为数据分析 11

325366.2用户行为驱动的推荐算法 12

88706.2.1协同过滤算法 12

325726.2.2内容推荐算法 12

77216.2.3混合推荐算法 12

174116.3基于用户行为的个性化推荐系统实现 12

103776.3.1系统架构 12

79166.3.2关键技术 12

7509第七章基于用户情感的个性化推荐系统 13

217797.1用户情感分析技术 13

199327.1.1情感识别方法 13

63107.1.2情感词典与情感分析模型 13

64717.1.3用户情感特征提取 13

130787.2情感驱动的推荐算法 13

57687.2.1情感驱动的协同过滤算法 13

35257.2.2情感驱动的基于内容的推荐算法 13

263117.2.3情感驱动的混合推荐算法 14

300197.3基于用户情感的个性化推荐系统实现 14

154137.3.1系统架构设计 14

49557.3.2用户情感分析模块实现 14

164897.3.3推荐算法模块实现 14

159857.3.4推荐结果展示模块实现 14

7859第八章个性化推荐系统评估与优化 14

289418.1个性化推荐系统评估指标 14

230558.2评估方法与优化策略 15

47438.3实验与结果分析 15

5016第九章个性化推荐系统在电子商务平台的应用案例分析 16

169339.1个性化推荐系统在某电子商务平台的应用 16

198879.2应用效果分析 16

82449.3存在问题与改进方向 17

22827第十章结论与展望