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精准个性化电商购物推荐系统设计

TOC\o1-2\h\u6937第一章绪论 3

12731.1研究背景 3

154381.2研究目的与意义 3

260141.3系统设计思路 3

12595第二章相关技术概述 4

60402.1个性化推荐系统概述 4

271172.2机器学习与深度学习技术 4

326552.3数据挖掘与处理技术 5

315第三章用户画像构建 5

151523.1用户属性分析 5

318283.1.1基本属性分析 5

102593.1.2社会属性分析 5

252813.1.3心理属性分析 6

57973.2用户行为分析 6

138593.2.1购物行为分析 6

126383.2.2浏览行为分析 6

207333.2.3互动行为分析 6

89233.3用户兴趣模型构建 6

115173.3.1用户兴趣点提取 6

65453.3.2用户兴趣权重分配 6

215923.3.3用户兴趣模型更新 6

322983.3.4用户兴趣模型优化 6

7986第四章商品信息处理 6

66124.1商品属性提取 7

95194.2商品分类与标签 7

51324.3商品相似度计算 7

19611第五章推荐算法选择与实现 8

111735.1基于内容的推荐算法 8

276035.2协同过滤推荐算法 8

279295.3深度学习推荐算法 8

222145.3.1神经协同过滤算法 8

308315.3.2序列模型推荐算法 9

16852第六章系统架构设计与实现 9

151586.1系统整体架构 9

277316.1.1架构概述 9

264636.1.2架构实现 9

226556.2数据库设计与实现 10

302176.2.1数据库表设计 10

173106.2.2数据库实现 10

157316.3推荐模块设计与实现 10

267896.3.1推荐算法选择 10

70886.3.2推荐流程设计 10

103996.3.3推荐模块实现 11

980第七章系统功能模块设计 11

203827.1用户注册与登录模块 11

270587.2商品浏览与有哪些信誉好的足球投注网站模块 11

87187.3推荐结果展示与反馈模块 11

10341第八章系统功能优化与评估 12

321428.1功能优化策略 12

87578.1.1数据存储优化 12

291308.1.2计算资源优化 12

32288.1.3推荐算法优化 12

63758.2推荐效果评估指标 12

126588.2.1准确率 13

298198.2.2召回率 13

303538.2.3F1值 13

315358.2.4覆盖率 13

182798.2.5新品推荐比例 13

93348.3实验与分析 13

62288.3.1实验数据集 13

273968.3.2实验方法 13

147958.3.3实验结果 14

173788.3.4实验分析 14

8580第九章系统安全与隐私保护 14

141739.1用户隐私保护策略 14

169679.1.1隐私政策制定 14

292099.1.2用户信息加密存储 14

38699.1.3用户信息访问控制 14

61629.1.4用户隐私设置 14

278759.2数据安全措施 14

123699.2.1数据加密传输 15

116669.2.2数据备份与恢复 15

306239.2.3数据安全审计 15

191359.2.4数据安全防护 15

65249.3法律法规遵循 15

2849.3.1遵守国家法律法规 15

25979.3.2遵循行业规范 15

156199.3.3自律合规 15

20845第十章总结与展望 15

212910.1系统设计与实现总结 15

2193710.2存在的问题与改进方向 15

2767210.3未来研究展望 16

第一章绪论

1.1研究背景

互联网技术的飞速发展，电子商务已成为我国经济发展的重要推动力。个性化电商购物逐渐成为市场主流，消费者对购物体验的要求越来越高。据相关数据显示，我国电子商务市