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电商平台大数据分析与个性化推荐系统融合

TOC\o1-2\h\u11192第一章电商平台大数据分析概述 3

248451.1电商平台大数据分析的定义与意义 3

19041.1.1定义 3

27011.1.2意义 3

5341.2电商平台大数据分析的方法与技术 3

117231.2.1方法 3

299351.2.2技术 4

320401.3电商平台大数据分析的发展趋势 4

220841.3.1个性化推荐技术的发展 4

55131.3.2数据安全与隐私保护的重视 4

225551.3.3人工智能技术的融合 4

119541.3.4跨界融合与创新 4

12727第二章数据采集与预处理 5

120892.1数据采集的方式与策略 5

46542.1.1网络爬虫采集 5

187692.1.2数据接口采集 5

277952.1.3用户行为日志采集 5

119702.2数据清洗与整合 5

47382.2.1数据清洗 6

76232.2.2数据整合 6

307472.3数据预处理的关键技术 6

219262.3.1数据挖掘技术 6

52832.3.2数据可视化技术 6

146532.3.3机器学习技术 6

11627第三章用户行为分析 6

222423.1用户行为数据的获取与处理 6

11933.1.1用户行为数据获取 6

21123.1.2用户行为数据处理 7

298013.2用户行为模式识别 7

128223.2.1用户行为模式定义 7

321973.2.2用户行为模式识别方法 7

110173.3用户行为预测与分析 7

222653.3.1用户行为预测 7

189173.3.2用户行为分析方法 8

5913第四章商品属性分析 8

243214.1商品属性数据的挖掘与分析 8

216164.2商品分类与标签体系构建 8

147514.3商品属性与用户需求的匹配 9

29389第五章个性化推荐系统概述 9

85805.1个性化推荐系统的定义与作用 10

23805.2个性化推荐系统的分类与关键技术 10

118055.2.1个性化推荐系统的分类 10

172475.2.2个性化推荐系统的关键技术 10

286455.3个性化推荐系统的发展趋势 10

32546第六章协同过滤推荐算法 11

179016.1用户基于模型的协同过滤推荐 11

151626.1.1简介 11

186116.1.2算法原理 11

145516.1.3算法优缺点 11

155366.2物品基于模型的协同过滤推荐 12

67956.2.1简介 12

210516.2.2算法原理 12

202436.2.3算法优缺点 12

260476.3混合协同过滤推荐算法 12

203046.3.1简介 12

190226.3.2算法原理 12

125316.3.3算法优缺点 13

14869第七章基于内容的推荐算法 13

234737.1内容推荐算法的原理与实现 13

90297.1.1算法原理 13

238067.1.2算法实现 13

321057.2用户兴趣模型的构建与优化 13

303567.2.1用户兴趣模型构建 13

292497.2.2用户兴趣模型优化 14

98197.3基于内容的推荐算法评估与优化 14

160267.3.1评估指标 14

67647.3.2优化策略 14

4792第八章深度学习在个性化推荐中的应用 14

231058.1神经协同过滤推荐算法 14

141608.1.1神经协同过滤算法原理 15

302898.1.2神经协同过滤算法实现 15

90058.2序列模型在个性化推荐中的应用 15

229588.2.1循环神经网络（RNN） 15

201938.2.2长短时记忆网络（LSTM） 15

300388.2.3Transformer模型 15

161908.3深度学习推荐算法的优化与评估 15

315808.3.1优化策略 16

175218.3.2评估指标 16

205038.3.3实验与分析 16

6884第九章