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个性化推荐在电商平台的数据分析

第一章数据采集与预处理3

1.1数据来源与采集方法3

1.1.1平台官方API3

1.1.2网络爬虫3

1.1.3第三方数据源3

1.2数据清洗与格式化4

1.2.1数据去重4

1.2.2数据缺失处理4

1.2.3数据异常处理4

1.3数据质量评估4

1.3.1数据完整性4

1.3.2数据准确性4

1.3.3数据一致性5

1.3.4数据时效性5

第二章用户行为数据分析5

2.1用户浏览行为分析5

2.1.1浏览时长5

2.1.2浏览频次5

2.1.3浏览路径6

2.2用户购买行为分析6

2.2.1购买频率6

2.2.2购买金额6

2.2.3购买商品类型7

2.3用户评价行为分析7

2.3.1评价数量7

2.3.2评价内容7

2.3.3评价时间8

第三章商品属性数据分析8

3.1商品分类与标签8

3.1.1商品分类结构8

3.1.2商品标签体系8

3.1.3商品标签与分类的关系8

3.2商品价格与库存分析8

3.2.1商品价格分布9

3.2.2商品价格与销量的关系9

3.2.3商品库存管理9

3.3商品销量与排行榜9

3.3.1商品销量分布9

3.3.2商品销量与排行榜的关系9

3.3.3商品排行榜的动态变化9

第四章用户画像构建9

4.1用户基本属性分析9

4.2用户兴趣偏好分析10

4.3用户消费能力分析10

第五章个性化推荐算法11

5.1协同过滤算法11

5.2内容推荐算法11

5.3深度学习推荐算法12

第六章推荐效果评估12

6.1精确度与召回率12

6.1.1精确度评估12

6.1.2召回率评估12

6.2覆盖率与多样性13

6.2.1覆盖率评估13

6.2.2多样性评估13

6.3用户满意度调查13

6.3.1问卷调查13

6.3.3数据挖掘13

第七章个性化推荐策略14

7.1基于用户行为的推荐策略14

7.1.1用户行为数据收集14

7.1.2用户行为分析14

7.1.3推荐算法实现14

7.2基于商品属性的推荐策略14

7.2.1商品属性数据获取14

7.2.2商品属性分析15

7.2.3推荐算法实现15

7.3融合多源数据的推荐策略15

7.3.1数据整合15

7.3.2多源数据融合方法15

7.3.3推荐算法实现15

第八章个性化推荐系统优化16

8.1冷启动问题解决16

8.1.1冷启动问题概述16

8.1.2解决方案16

8.2个性化推荐算法优化16

8.2.1算法概述16

8.2.2协同过滤算法优化16

8.2.3基于内容的推荐算法优化17

8.2.4混合推荐算法优化17

8.3推荐系统实时反馈与调整17

8.3.1实时反馈机制17

8.3.2实时调整策略18

第九章个性化推荐在电商平台的实际应用18

9.1应用场景分析18

9.2应用效果评估18

9.3应用案例分享19

第十章个性化推荐发展趋势与展望19

10.1