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基于用户行为分析的电商个性化推荐系统开发

TOC\o1-2\h\u31183第一章绪论 3

2161.1研究背景及意义 3

115531.2国内外研究现状 3

83281.2.1国内研究现状 3

266841.2.2国外研究现状 3

192911.3系统开发目标与任务 4

213751.3.1系统开发目标 4

179181.3.2系统开发任务 4

12139第二章用户行为数据采集与处理 4

192852.1用户行为数据类型 4

241142.2数据采集方法与策略 5

256622.3数据预处理与清洗 5

324812.4数据存储与管理 5

11919第三章用户行为分析模型构建 6

202113.1用户行为特征提取 6

53573.2用户行为模式识别 6

279693.3用户行为趋势预测 6

180263.4用户行为分析模型评估 7

12720第四章个性化推荐算法研究 7

297124.1推荐系统概述 7

99924.2基于内容的推荐算法 7

193954.3协同过滤推荐算法 7

247994.4混合推荐算法 7

8983第五章个性化推荐系统设计与实现 8

300745.1系统架构设计 8

66815.1.1系统整体架构 8

256185.1.2关键组件 8

320265.1.3数据流 8

127655.2推荐系统模块划分 9

97145.2.1用户行为分析模块 9

73715.2.2商品信息处理模块 9

246745.2.3推荐算法模块 9

309485.2.4推荐结果展示模块 9

129225.3推荐算法实现 10

137145.3.1协同过滤算法 10

125875.3.2矩阵分解算法 10

129105.3.3混合推荐算法 10

26705.4系统功能优化 10

1862第六章用户行为数据挖掘与分析 11

311446.1用户行为数据挖掘方法 11

167536.1.1数据预处理 11

164406.1.2数据挖掘算法 11

268016.2用户画像构建 11

192726.2.1用户基础属性分析 11

287206.2.2用户兴趣分析 11

146846.2.3用户行为特征分析 11

72626.3用户行为分析与挖掘应用 12

177206.3.1个性化推荐 12

278296.3.2营销策略优化 12

23226.3.3用户体验优化 12

206556.4用户行为数据挖掘效果评估 12

256416.4.1准确性评估 12

270036.4.2实时性评估 12

241166.4.3可扩展性评估 12

261546.4.4实际应用效果评估 12

32595第七章个性化推荐效果评估 12

139317.1推荐效果评价指标 12

21397.1.1准确率 12

286927.1.2召回率 13

58187.1.3F1值 13

261217.1.4覆盖率 13

225987.1.5新颖性 13

90257.2实验设计与数据分析 13

221927.2.1实验设计 13

212327.2.2数据分析 13

244437.3对比实验结果分析 14

100267.3.1算法对比 14

298517.3.2实验结果分析 14

65247.4系统优化与改进 14

212967.4.1算法优化 14

320647.4.2系统扩展 14

186807.4.3用户交互优化 14

22982第八章个性化推荐系统的应用与案例分析 14

57398.1个性化推荐系统应用场景 14

293128.1.1商品推荐 15

191048.1.2内容推荐 15

219738.2成功案例分析 15

121378.2.1淘宝 15

202968.2.2豆瓣 15

202988.3挑战与解决方案 15

164028.3.1数据隐私保护 15

113258.3.2冷启动问题 15

146978.3.3推荐多样性 15

136508.4未来发展方向 16

199658.4.1深度学习技术