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基于云计算的电商精准推荐系统优化方案探讨

TOC\o1-2\h\u21756第一章绪论 2

236091.1研究背景及意义 3

63861.2国内外研究现状 3

218031.3研究内容与方法 3

19524第二章云计算在电商推荐系统中的应用 4

68782.1云计算技术概述 4

117322.2云计算在电商推荐系统中的应用优势 5

269652.2.1资源共享与协同 5

183292.2.2数据处理能力 5

288362.2.3灵活扩展 5

18972.2.4成本降低 5

135922.3云计算环境下电商推荐系统的架构设计 5

7940第三章电商推荐系统数据预处理 5

280403.1数据清洗与整合 5

280483.1.1数据清洗 5

147013.1.2数据整合 6

15123.2数据特征提取与选择 6

52303.2.1数据特征提取 6

164913.2.2数据特征选择 7

234173.3数据预处理技术在云计算环境下的优化 7

317873.3.1分布式数据存储与处理 7

60683.3.2数据预处理算法优化 7

4779第四章用户行为分析及建模 8

96614.1用户行为数据收集与处理 8

231904.2用户兴趣模型构建 8

174214.3用户行为预测方法 8

14606第五章基于云计算的推荐算法研究 9

106375.1传统推荐算法介绍 9

323835.1.1基于内容的推荐算法 9

34695.1.2协同过滤推荐算法 9

294775.1.3混合推荐算法 9

53155.2云计算环境下的推荐算法优化 9

226935.2.1分布式计算 10

294405.2.2模型压缩与存储 10

44435.2.3算法并行化 10

204045.3集成推荐算法研究 10

254355.3.1基于模型的集成推荐算法 10

111365.3.2特征融合的集成推荐算法 10

154115.3.3深度学习与集成推荐算法 10

14179第六章电商推荐系统的评估与优化 10

173856.1推荐系统评估指标体系 10

210636.1.1准确性指标 11

165936.1.2覆盖率指标 11

184216.1.3多样性指标 11

69596.1.4新颖性指标 11

12176.1.5个性化指标 11

17246.2推荐系统评估方法 11

193016.2.1离线评估 11

188276.2.2在线评估 11

99576.3基于云计算的推荐系统优化策略 12

48346.3.1分布式计算 12

246976.3.2动态资源调度 12

107496.3.3模型缓存与冷启动优化 12

168386.3.4用户画像与实时反馈 12

153256.3.5深度学习与迁移学习 12

281496.3.6跨平台推荐 12

2185第七章个性化推荐系统设计 12

123897.1个性化推荐系统的需求分析 12

295567.1.1功能需求 12

220307.1.2功能需求 13

224937.1.3可用性需求 13

37867.2个性化推荐系统的架构设计 13

187897.3个性化推荐算法实现 13

322897.3.1基于内容的推荐算法 13

271887.3.2协同过滤推荐算法 14

80197.3.3混合推荐算法 14

2914第八章云计算平台在电商推荐系统中的应用 14

324218.1云计算平台选型与搭建 14

126668.2云计算平台在电商推荐系统中的应用案例 15

67318.3云计算平台功能优化 15

9817第九章电商推荐系统的安全与隐私保护 16

39359.1电商推荐系统的安全风险 16

191219.2数据隐私保护技术 16

71029.3安全与隐私保护策略 17

11512第十章未来发展与展望 17

98010.1电商推荐系统的发展趋势 17

2267510.2云计算技术在电商推荐系统中的创新应用 18

910010.3研究展望与建议 18

第一章绪论

1.1研究背景及意义

互联网技术的飞速发