电商个性化推荐引擎研发.docVIP

电商个性化推荐引擎研发

TOC\o1-2\h\u3659第一章绪论 3

242991.1研究背景与意义 3

139381.2国内外研究现状 3

142281.3研究内容与目标 4

12600第二章个性化推荐系统概述 4

206392.1个性化推荐系统定义 4

8062.2个性化推荐系统的分类 4

226072.2.1内容推荐 4

301502.2.2协同过滤推荐 4

238022.2.3深度学习推荐 5

259262.2.4混合推荐 5

237012.3个性化推荐系统的关键技术 5

103042.3.1数据预处理 5

189212.3.2用户兴趣模型 5

191072.3.3推荐算法 5

318132.3.4评估与优化 5

238322.3.5系统架构与实现 5

26087第三章数据采集与预处理 5

256843.1数据采集方法 5

36933.1.1网络爬虫技术 5

41503.1.2API接口调用 6

312443.1.3用户行为数据采集 6

247443.2数据预处理流程 6

111153.3数据清洗与规范化 6

201123.3.1数据清洗 6

74953.3.2数据规范化 7

351第四章用户行为分析 7

149304.1用户行为数据挖掘 7

76754.2用户兴趣模型构建 7

196884.3用户行为模式识别 8

25113第五章推荐算法研究与选择 8

280475.1常用推荐算法概述 8

59525.2算法功能评估与比较 9

282575.3适用于电商的推荐算法选择 9

782第六章系统架构设计 9

293886.1推荐系统整体架构 10

262276.1.1架构概述 10

77576.1.2架构组成 10

276486.2推荐系统模块划分 10

230606.2.1模块概述 10

96006.2.2模块具体划分 10

288496.3推荐系统功能优化 11

315986.3.1数据处理优化 11

307766.3.2推荐算法优化 11

176716.3.3系统架构优化 11

16666.3.4硬件资源优化 11

13835第七章个性化推荐算法实现 11

185467.1基于内容的推荐算法实现 11

305707.1.1算法概述 11

72727.1.2特征提取 12

108627.1.3相似度计算 12

44257.1.4推荐算法实现 12

210287.2协同过滤推荐算法实现 12

304027.2.1算法概述 12

156277.2.2用户相似度计算 13

206607.2.3物品相似度计算 13

64927.2.4推荐算法实现 13

202027.3混合推荐算法实现 13

287707.3.1算法概述 13

131867.3.2加权混合推荐算法实现 13

270657.3.3特征融合推荐算法实现 14

96587.3.4模型融合推荐算法实现 14

32118第八章用户体验优化 14

71618.1个性化推荐结果展示 14

134338.1.1界面设计 14

80158.1.2推荐结果排序 14

206098.1.3多样化展示形式 15

316788.1.4个性化推荐解释 15

168298.2个性化推荐效果评估 15

194688.2.1率 15

158468.2.2转化率 15

12698.2.3用户满意度 15

115598.2.4覆盖率 15

7388.3用户体验改进策略 15

8718.3.1用户画像优化 15

303768.3.2推荐算法优化 15

42638.3.3用户反馈机制 15

124958.3.4个性化推荐策略调整 16

270328.3.5跨平台数据整合 16

2157第九章系统测试与部署 16

208829.1系统功能测试 16

168059.1.1测试目标与范围 16

65479.1.2测试方法与工具 16

146599.1.3测试用例设计 16

173979.1.4测试执行与评估 16

15499.