基于大数据的电商个性化推荐系统优化升级.docVIP

基于大数据的电商个性化推荐系统优化升级

TOC\o1-2\h\u27010第一章：绪论 2

263131.1研究背景与意义 2

204381.2国内外研究现状 3

245651.3研究目标与内容 3

17394第二章：大数据技术在电商个性化推荐中的应用 4

144342.1大数据概述 4

85912.1.1大数据的来源 4

234232.1.2大数据处理技术 4

129192.2个性化推荐系统概述 4

121962.2.1基于内容的推荐 4

165302.2.2基于协同过滤的推荐 4

21392.3大数据技术在个性化推荐中的应用 5

177822.3.1用户行为数据的采集与处理 5

10752.3.2用户画像构建 5

29472.3.3商品推荐算法优化 5

312132.3.4实时推荐与动态调整 5

299022.3.5智能客服与个性化服务 5

30782第三章：用户行为数据挖掘与分析 5

323563.1用户行为数据概述 5

134403.2用户行为数据挖掘方法 6

27373.3用户行为数据分析 7

26628第四章：推荐算法优化 7

51304.1常见推荐算法介绍 7

227604.2推荐算法功能评估 8

124664.3推荐算法优化策略 8

29335第五章：特征工程与模型构建 9

235015.1特征工程概述 9

131575.2特征选择与提取 9

212785.2.1特征选择 9

81605.2.2特征提取 9

60205.3模型构建与优化 9

127475.3.1模型构建 9

201125.3.2模型优化 9

10212第六章：协同过滤算法改进 10

301296.1传统协同过滤算法 10

12486.2基于模型的协同过滤算法 10

71046.3协同过滤算法改进策略 11

16197第七章：深度学习在个性化推荐中的应用 11

153527.1深度学习概述 11

289347.2深度学习在推荐系统中的应用 11

280607.2.1神经协同过滤 12

33407.2.2序列模型 12

301667.2.3多任务学习 12

46347.2.4图神经网络 12

301067.3深度学习模型优化与调整 12

116857.3.1模型选择 12

316317.3.2超参数调整 12

57877.3.3正则化策略 13

169727.3.4特征工程 13

264117.3.5模型融合 13

25960第八章：冷启动问题解决策略 13

138398.1冷启动问题概述 13

277018.2基于用户行为的冷启动解决策略 13

294158.2.1用户行为数据的预处理 13

161518.2.2用户行为相似度计算 13

262748.2.3基于模型融合的推荐策略 13

12438.3基于内容的冷启动解决策略 14

198.3.1商品内容特征提取 14

39608.3.2用户兴趣建模 14

56498.3.3基于内容的推荐算法 14

31773第九章：推荐系统功能评估与优化 14

214759.1推荐系统功能评估指标 14

21779.2推荐系统功能优化策略 15

270789.3实验与分析 15

28615第十章：电商个性化推荐系统实施与展望 15

1095010.1系统设计与实现 15

2956010.1.1系统架构设计 16

1901310.1.2推荐算法实现 16

650010.2系统测试与部署 16

1610510.2.1功能测试 16

1161910.2.2功能测试 17

1581410.2.3系统部署 17

2005110.3未来发展趋势与展望 17

第一章：绪论

1.1研究背景与意义

互联网技术的飞速发展，电子商务逐渐成为人们日常生活的重要组成部分。据我国国家统计局数据显示，近年来我国电子商务市场规模持续扩大，2019年我国电子商务交易额达到34.81万亿元，同比增长8.5%。在电子商务快速发展的背景下，电商个性化推荐系统作为一种提高用户购物体验、提升销售额的重要手段，日益受到广泛关注。

个性化推荐系统通过分析用户行为数据、兴趣偏好等信息，为用户提供与