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基于大数据的电商个性化推荐系统优化方案实践

TOC\o1-2\h\u1653第1章引言 3

66941.1个性化推荐系统背景 3

137661.2大数据在电商个性化推荐中的应用 3

46051.3研究目的与意义 4

5762第2章相关技术概述 4

25942.1个性化推荐系统基本原理 4

14492.1.1用户建模 4

169122.1.2推荐算法 4

105852.1.3推荐系统评估 5

250142.2大数据处理技术 5

253152.2.1数据采集与存储 5

168252.2.2数据处理与分析 5

68022.2.3数据挖掘算法 5

68222.3机器学习与数据挖掘 5

313582.3.1机器学习 5

314712.3.2数据挖掘 6

64332.3.3常用算法 6

8621第3章电商数据采集与预处理 6

229313.1数据源及数据类型 6

31863.1.1用户数据 6

139683.1.2商品数据 6

145183.1.3交易数据 6

58103.1.4库存与物流数据 6

239723.2数据采集方法 6

316283.2.1用户数据采集 7

187673.2.2商品数据采集 7

108843.2.3交易与物流数据采集 7

93703.3数据预处理技术 7

96353.3.1数据清洗 7

151943.3.2数据整合 7

152793.3.3数据转换 7

47233.3.4特征工程 7

29260第4章用户画像构建 7

92214.1用户画像概述 7

250824.2用户标签体系设计 8

66324.2.1设计原则 8

69524.2.2标签分类 8

248294.3用户画像构建方法 8

93944.3.1数据预处理 8

10614.3.2特征提取 8

265034.3.3标签 9

29663第5章商品特征提取与表示 9

144125.1商品属性分析 9

183915.2商品特征提取方法 9

305105.3商品表示与相似度计算 10

12784第6章个性化推荐算法选择与优化 10

162036.1推荐算法概述 10

221516.2常用推荐算法分析 11

108406.2.1基于内容的推荐算法 11

71816.2.2协同过滤推荐算法 11

47096.2.3深度学习推荐算法 11

215426.3算法优化策略 11

191946.3.1冷启动问题优化 11

294136.3.2算法实时性优化 11

214736.3.3算法多样性优化 12

278816.3.4长尾问题优化 12

23371第7章系统架构设计与实现 12

233977.1系统整体架构 12

210597.1.1数据层 12

157037.1.2处理层 12

116527.1.3应用层 12

101007.2数据处理模块设计 13

322997.2.1数据清洗 13

1607.2.2数据转换 13

104687.2.3特征工程 13

58577.3推荐算法模块设计 13

305877.3.1协同过滤算法 13

310247.3.2内容推荐算法 13

245687.3.3混合推荐算法 13

93697.3.4冷启动问题处理 13

301367.3.5实时推荐 13

18308第8章系统评估与优化 14

235778.1系统功能评估指标 14

133428.1.1准确性指标 14

40198.1.2多样性指标 14

90208.1.3新颖性指标 14

169508.1.4用户满意度指标 14

131088.2系统效果评估方法 14

98328.2.1离线评估方法 14

108668.2.2在线评估方法 14

135248.3系统优化策略 14

9908.3.1算法优化 14

305028.3.2特征工程 15

151798.3.3冷启动优化 15

59708.3.4实时性优化 15

170328.3.5系统架构优化 15

6384第9章实验与分析 15

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