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新零售环境下个性化商品推荐系统升级策略研究

TOC\o1-2\h\u21746第一章绪论 3

155001.1研究背景与意义 3

140781.2国内外研究现状 3

79571.3研究内容与方法 3

243131.4研究框架与章节安排 4

31618第二章：新零售环境下消费者需求特点分析。本章主要分析新零售环境下消费者需求的变化，为后续个性化商品推荐系统升级提供理论基础。 4

828第三章：个性化商品推荐系统升级策略。本章总结现有推荐系统的不足，提出针对性的升级策略。 4

15935第四章：基于新零售环境的个性化商品推荐系统模型与算法。本章构建推荐系统模型，并设计相应的算法。 4

6162第五章：实验与结果分析。本章通过实验验证所提出的升级策略对推荐系统功能的提升效果。 4

9656第六章：结论与展望。本章总结本研究的主要成果，并对未来研究进行展望。 4

14426第二章新零售环境下个性化推荐系统概述 4

263402.1新零售环境特点 4

72642.2个性化推荐系统发展历程 4

69942.3个性化推荐系统关键技术与挑战 5

225882.4个性化推荐系统在零售业的应用 5

27756第三章用户画像构建与优化 5

98553.1用户画像概述 6

199833.2用户特征属性选择与权重确定 6

268703.3用户画像构建方法 6

273063.4用户画像优化策略 6

6341第四章商品内容分析与标签体系构建 7

136934.1商品内容分析概述 7

266724.2商品特征提取与表示 7

316664.3商品标签体系构建 7

112074.4商品标签优化策略 8

21353第五章个性化推荐算法研究与改进 8

35355.1个性化推荐算法概述 8

327475.2常用个性化推荐算法介绍 8

261435.2.1基于内容的推荐算法 8

237065.2.2协同过滤推荐算法 8

86585.2.3深度学习推荐算法 9

113655.3个性化推荐算法改进策略 9

167495.3.1模型融合策略 9

229755.3.2用户意图识别 9

270015.3.3动态推荐策略 9

213565.4算法功能评估与优化 9

8348第六章个性化推荐系统中的数据挖掘与机器学习技术 9

216696.1数据挖掘与机器学习概述 9

285896.2数据挖掘技术在个性化推荐中的应用 10

70056.2.1关联规则挖掘 10

315916.2.2分类与预测 10

260296.2.3聚类分析 10

114206.3机器学习技术在个性化推荐中的应用 10

60726.3.1神经网络 10

253716.3.2支持向量机 10

136946.3.3隐马尔可夫模型 11

206446.4数据挖掘与机器学习技术的优化策略 11

308396.4.1特征工程 11

175666.4.2模型融合 11

181676.4.3参数调优 11

139386.4.4在线学习与动态更新 11

17310第七章个性化推荐系统的用户交互与反馈机制 11

29927.1用户交互与反馈概述 11

75277.2用户交互方式与反馈类型 11

164917.2.1用户交互方式 11

197327.2.2用户反馈类型 12

29297.3用户交互与反馈处理方法 12

48657.3.1数据预处理 12

95467.3.2用户行为分析 12

247537.3.3反馈结果评估 12

205157.4用户交互与反馈优化策略 12

295787.4.1提高用户交互质量 12

286837.4.2丰富用户反馈渠道 12

211447.4.3深度挖掘用户反馈信息 13

159227.4.4强化用户交互与反馈的实时性 13

12117第八章个性化推荐系统在新零售环境下的应用案例分析 13

140898.1个性化推荐系统在零售业的应用案例概述 13

270798.2案例一：某电商平台的个性化推荐系统 13

88178.2.1案例背景 13

149618.2.2系统架构 13

200678.2.3应用效果 13

227648.3案例二：某实