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电商大数据分析与个性化推荐系统融合

TOC\o1-2\h\u10193第一章电商大数据概述 3

126331.1电商大数据的定义与特征 3

77241.1.1定义 3

121271.1.2特征 3

227701.2电商大数据的来源与类型 4

225601.2.1来源 4

277971.2.2类型 4

102821.3电商大数据的价值与应用 4

158091.3.1价值 4

190461.3.2应用 5

2278第二章数据采集与预处理 5

312442.1数据采集方法 5

212082.1.1网络爬虫 5

279532.1.2API接口调用 5

295972.1.3日志文件分析 5

217292.1.4数据库同步 6

134892.2数据清洗与整合 6

99482.2.1数据清洗 6

15942.2.2数据整合 6

180342.3数据预处理流程 6

110102.3.1数据采集 6

33512.3.2数据清洗 6

310342.3.3数据整合 6

308742.3.4数据存储 7

323332.3.5数据索引 7

133592.3.6数据加载 7

1609第三章数据存储与管理 7

68243.1数据存储技术 7

193783.1.1关系型数据库存储 7

9123.1.2非关系型数据库存储 7

314123.1.3分布式文件存储 7

312373.1.4云存储 7

192093.2数据管理策略 7

131923.2.1数据清洗与预处理 8

199973.2.2数据分区与索引 8

36073.2.3数据备份与恢复 8

151493.2.4数据监控与维护 8

226053.3数据安全与隐私保护 8

44663.3.1数据加密 8

315883.3.2访问控制 8

267783.3.3安全审计 8

77463.3.4用户隐私保护 8

18976第四章数据分析与挖掘 8

209874.1数据分析方法 9

5714.2数据挖掘算法 9

70304.3数据可视化与解读 9

3459第五章个性化推荐系统概述 10

28325.1个性化推荐系统的定义与作用 10

124135.2个性化推荐系统的类型与特点 10

231495.3个性化推荐系统的技术架构 11

28833第六章协同过滤推荐算法 12

25346.1用户基于模型的协同过滤 12

88726.2物品基于模型的协同过滤 12

5486.3混合协同过滤推荐算法 13

8217第七章内容推荐算法 13

92027.1基于内容的推荐算法 13

16477.1.1算法概述 13

162077.1.2特征提取 13

133987.1.3相似度计算 14

297577.2基于标签的推荐算法 14

76227.2.1算法概述 14

212217.2.2标签提取与处理 14

56407.2.3推荐算法 14

322667.3基于用户行为的推荐算法 14

263557.3.1算法概述 14

271027.3.2用户行为数据采集 14

17497.3.3用户行为分析 15

252737.3.4推荐算法 15

2792第八章深度学习在个性化推荐中的应用 15

87648.1神经网络推荐算法 15

87798.1.1神经网络简介 15

120118.1.2神经网络推荐算法原理 15

14888.1.3神经网络推荐算法优缺点 15

249048.2序列模型推荐算法 15

274188.2.1序列模型简介 15

7438.2.2序列模型推荐算法原理 16

158488.2.3序列模型推荐算法优缺点 16

243508.3强化学习推荐算法 16

144648.3.1强化学习简介 16

67168.3.2强化学习推荐算法原理 16

318888.3.3强化学习推荐算法优缺点 16

2923第九章个性化推荐系统的评估与优化 16

61489.1个性化推荐系统的评估指标 16

303769.1.1准确性 17

321629.1.2覆盖率 17