基于AI的电商个性化推荐系统研发计划.docVIP

基于的电商个性化推荐系统研发计划

TOC\o1-2\h\u19208第1章项目背景与目标 3

218051.1背景分析 3

258801.2研究目标 3

294311.3研究意义 4

30311第2章相关技术与研究现状 4

294712.1个性化推荐系统概述 4

320822.2技术在推荐系统中的应用 4

238912.2.1深度学习 5

6232.2.2强化学习 5

166282.2.3知识图谱 5

174872.2.4多任务学习 5

256482.3国内外研究现状 5

47732.3.1国外研究现状 5

310172.3.2国内研究现状 5

23394第3章电商个性化推荐系统架构设计 5

289553.1系统整体架构 6

168183.1.1数据层 6

14973.1.2推荐算法层 6

56473.1.3应用层 6

51523.2数据处理与分析模块 6

327063.2.1数据预处理 6

300943.2.2特征工程 6

275253.2.3数据分析 6

161893.3推荐算法模块 6

123303.3.1协同过滤算法 6

128873.3.2深度学习算法 7

85533.3.3混合推荐算法 7

220393.3.4冷启动解决方案 7

19021第4章数据处理与特征工程 7

120584.1数据采集与预处理 7

50774.1.1数据采集 7

260924.1.2数据预处理 7

4484.2特征工程 8

325564.2.1用户特征 8

160334.2.2商品特征 8

66014.2.3交互特征 8

147644.3数据存储与管理 8

31034.3.1数据存储 8

276174.3.2数据管理 8

16125第5章个性化推荐算法研究 9

182925.1传统推荐算法分析 9

240275.1.1协同过滤算法 9

111825.1.2内容推荐算法 9

281095.1.3混合推荐算法 9

185845.2基于深度学习的推荐算法 9

104805.2.1神经协同过滤算法 9

310185.2.2序列推荐算法 9

108575.2.3多任务学习推荐算法 9

40585.3算法对比与选择 10

59315.3.1算法对比 10

124785.3.2算法选择 10

46395.3.3算法优化策略 10

28063第6章用户画像构建 10

323606.1用户画像概述 10

152706.2用户画像构建方法 10

268316.2.1数据收集 10

224236.2.2数据预处理 10

311426.2.3特征提取 10

52966.2.4特征权重分配 11

68156.2.5用户画像建模 11

132166.3用户画像更新与优化 11

62416.3.1用户画像更新 11

26246.3.2用户画像优化 11

1519第7章系统实现与评估 11

189207.1系统实现 11

61727.1.1数据预处理 11

249847.1.2特征工程 12

85927.1.3模型选择与训练 12

87867.1.4推荐算法实现 12

236137.1.5系统部署 12

162147.2系统评估指标 12

212967.2.1准确性指标 12

207647.2.2覆盖率指标 12

61737.2.3新颖性指标 12

310387.2.4满意度指标 13

25857.3实验结果与分析 13

303987.3.1准确性实验结果 13

244167.3.2覆盖率实验结果 13

136267.3.3新颖性实验结果 13

292127.3.4满意度实验结果 13

30485第8章个性化推荐系统优化策略 13

42268.1冷启动问题解决方案 13

311358.1.1用户冷启动 13

211918.1.2物品冷启动 13

112008.2算法优化策略 14

198918.2.1深度学习算法融合 14

47868.2.2多模型融合策略 14

283838.