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电商平台大数据分析与个性化推荐系统整合方案

TOC\o1-2\h\u11153第一章绪论 3

269371.1研究背景 3

169101.2研究目的与意义 3

88541.3研究内容与方法 3

7831第二章电商平台大数据分析技术 4

301392.1数据采集与预处理 4

253532.1.1数据采集 4

16312.1.2数据预处理 4

205532.2数据存储与管理 4

137542.2.1数据存储 4

243302.2.2数据管理 5

114252.3数据挖掘与分析 5

92052.3.1数据挖掘方法 5

101412.3.2数据分析应用 5

492第三章个性化推荐系统概述 6

73193.1个性化推荐系统定义 6

8913.2个性化推荐系统分类 6

202443.2.1内容推荐 6

155373.2.2商品推荐 6

202393.2.3服务推荐 6

248333.2.4社交推荐 6

327633.3个性化推荐系统关键技术与挑战 6

217143.3.1关键技术 6

287823.3.2挑战 7

231第四章用户画像构建 7

206094.1用户特征提取 7

76344.2用户行为分析 7

10114.3用户画像建模 8

8189第五章协同过滤推荐算法 8

303455.1用户基于模型的协同过滤 8

289535.2物品基于模型的协同过滤 9

195205.3混合协同过滤算法 9

18932第六章内容推荐算法 9

52006.1基于内容的推荐算法 9

225286.1.1算法原理 9

74466.1.2算法流程 10

297156.1.3算法优缺点 10

144166.2基于标签的推荐算法 10

72096.2.1算法原理 10

313286.2.2算法流程 10

123316.2.3算法优缺点 11

52216.3深度学习在内容推荐中的应用 11

128176.3.1神经协同过滤 11

103556.3.2序列模型 11

30216.3.3卷积神经网络 11

123356.3.4自编码器 11

127766.3.5强化学习 11

4500第七章混合推荐算法 12

286027.1基于模型的混合推荐 12

68397.1.1用户协同过滤与矩阵分解的组合 12

211527.1.2内容推荐与深度学习的组合 12

94027.2基于规则的混合推荐 12

50197.2.1时间权重混合推荐 12

244057.2.2个性化推荐与热门推荐相结合 13

69807.3混合推荐算法优化策略 13

45027.3.1特征融合优化 13

230277.3.2模型融合优化 13

168497.3.3动态调整权重 13

160117.3.4实时反馈调整 13

1489第八章个性化推荐系统评估与优化 13

103218.1评估指标体系 13

14808.2评估方法与实验设计 14

216778.2.1评估方法 14

203738.2.2实验设计 14

40428.3优化策略与实验分析 15

177458.3.1优化策略 15

264858.3.2实验分析 15

2382第九章电商平台大数据分析与个性化推荐系统整合方案 15

229509.1整合框架设计 15

68819.1.1框架概述 15

11759.1.2框架结构 15

129789.2数据分析模块与个性化推荐模块的协同 16

195469.2.1数据分析模块 16

88129.2.2个性化推荐模块 16

190139.2.3协同策略 16

232959.3整合方案的实施与优化 17

155439.3.1实施步骤 17

55819.3.2优化策略 17

8701第十章结论与展望 17

1651510.1研究成果总结 17

1622410.2不足与改进方向 18

215210.3未来研究展望 18

第一章绪论

1.1研究背景

互联网技术的飞速发展，电商平台已成为我国消费者日常购物的重要渠道。在激烈的市场竞争中，电商平台纷纷通过大数据分