社交电商智能推荐引擎研发计划.doc

社交电商智能推荐引擎研发计划

TOC\o1-2\h\u30365第1章研发背景与目标 4

117301.1社交电商市场分析 4

121181.2智能推荐引擎的作用与价值 4

257461.3研发目标与预期成果 5

18930第2章相关技术概述 5

131302.1社交电商概述 5

288712.2智能推荐系统技术发展 5

148302.3常见推荐算法介绍 6

202382.4技术挑战与趋势 6

7587第3章系统架构设计 7

104903.1总体架构设计 7

324843.1.1用户模块 7

158163.1.2商品模块 7

15103.1.3推荐引擎模块 7

28443.1.4数据处理与分析模块 7

243123.1.5前端展示模块 7

11183.1.6后台管理模块 8

38193.2推荐引擎架构 8

97243.2.1用户画像构建 8

19983.2.2商品特征提取 8

193853.2.3推荐算法 8

267563.2.4推荐结果优化 8

108633.3数据处理与分析架构 8

261033.3.1数据预处理 8

43383.3.2数据存储 8

48563.3.3数据挖掘与分析 8

289163.3.4数据可视化 8

92273.4系统模块划分 8

307423.4.1用户模块 8

303873.4.2商品模块 9

6603.4.3推荐引擎模块 9

81843.4.4数据处理与分析模块 9

153983.4.5前端展示模块 9

92753.4.6后台管理模块 9

10508第4章数据采集与预处理 9

190974.1数据源分析 9

246744.1.1数据来源 10

205824.1.2数据类型 10

189904.1.3数据获取必要性 10

96114.2数据采集方法 10

17354.2.1用户行为数据采集 10

247794.2.2社交网络数据采集 10

47414.2.3商品信息数据采集 11

213084.3数据预处理技术 11

40554.3.1数据清洗 11

72864.3.2数据标准化 11

131124.3.3特征提取 11

279724.3.4数据融合 11

265204.4数据存储与管理 11

217284.4.1数据存储 11

141284.4.2数据管理 11

53694.4.3数据安全 11

9183第五章用户画像构建 11

69425.1用户行为分析 11

131815.1.1数据采集 12

292455.1.2数据预处理 12

224785.1.3用户行为分析模型 12

218485.2用户特征提取 12

222625.2.1用户基本特征 12

52755.2.2消费特征 12

165405.2.3社交特征 12

185575.2.4兴趣特征 12

74565.3用户画像构建方法 12

272835.3.1构建用户特征向量 12

121805.3.2用户画像模型 12

271895.3.3用户画像可视化 12

103225.4用户画像更新与维护 13

172015.4.1数据更新 13

218575.4.2模型优化 13

38635.4.3用户画像维护 13

1814第6章商品画像构建 13

35576.1商品特征提取 13

211286.1.1基础属性特征：包括商品的品牌、类别、型号、规格、价格等基本信息。 13

187176.1.2文本描述特征：对商品标题、描述、评论等文本信息进行分词处理，提取关键词和短语，以反映商品的特点。 13

268336.1.3图像特征：利用深度学习技术，提取商品图片的颜色、形状、纹理等视觉特征。 13

195986.1.4用户行为特征：根据用户在购物过程中的浏览、收藏、购买等行为数据，分析商品的热度、口碑等特征。 13

125986.1.5时序特征：考虑商品的上市时间、促销周期等因素，分析商品的时效性特征。 13

26446.2商品分类与标签体系 13

14476.2.1商品分类：根据商品的属性特征，构建层次化的商品分类体系，便于