时尚行业电商平台商品推荐系统方案.docVIP

时尚行业电商平台商品推荐系统方案

TOC\o1-2\h\u16078第1章引言 3

323651.1背景与意义 3

158361.2研究目标与内容 4

17498第2章时尚行业与电商平台概述 4

254552.1时尚行业概述 4

111902.2电商平台发展现状 5

273242.3时尚行业电商平台的挑战与机遇 5

3275第3章商品推荐系统理论基础 5

218003.1推荐系统概念与分类 5

196203.1.1推荐系统定义 5

81653.1.2推荐系统分类 5

140073.2常见推荐算法简介 6

182893.2.1基于内容的推荐算法 6

166103.2.2协同过滤推荐算法 6

41353.2.3混合推荐算法 6

297553.3时尚行业商品推荐系统特点 6

10923.3.1时尚性 6

188263.3.2多样性 6

233003.3.3个性化 7

323563.3.4动态性 7

22986第4章用户画像构建 7

205394.1用户数据收集与处理 7

19044.1.1数据源选择 7

135424.1.2数据采集方法 7

28674.1.3数据预处理 7

93244.1.4数据整合 7

71254.2用户画像维度设计 7

261294.2.1基础信息维度 7

186614.2.2消费行为维度 7

89594.2.3社交属性维度 7

305544.2.4兴趣偏好维度 8

212484.3用户画像构建方法 8

296584.3.1用户分群 8

317694.3.2特征提取 8

205814.3.3用户画像模型构建 8

174284.3.4用户画像更新与优化 8

12355第5章商品特征提取与表示 8

28665.1商品数据预处理 8

318385.1.1数据清洗 8

168015.1.2数据集成 8

29305.1.3数据转换 8

300565.2商品特征维度设计 8

257835.2.1基础特征 9

176385.2.2高级特征 9

145825.2.3用户行为特征 9

5375.3商品特征提取方法 9

197535.3.1文本特征提取 9

300195.3.2图像特征提取 9

110165.3.3数值特征提取 9

250085.3.4深度学习特征提取 9

202885.3.5融合特征提取 9

17830第6章推荐算法选择与应用 10

25986.1协同过滤算法 10

222076.1.1用户协同过滤 10

120576.1.2商品协同过滤 10

16076.2深度学习算法 10

204776.2.1神经协同过滤 10

300316.2.2序列模型 10

280116.3混合推荐算法 10

160216.3.1协同过滤与内容推荐结合 10

24446.3.2协同过滤与深度学习结合 11

277646.3.3多模型融合推荐 11

15044第7章商品推荐系统设计与实现 11

11597.1系统架构设计 11

36207.1.1总体架构 11

123097.1.2数据层设计 11

157687.1.3服务层设计 11

276417.1.4应用层设计 11

23767.1.5展示层设计 11

287857.2推荐模块设计 11

52217.2.1用户行为分析 12

61907.2.2商品特征提取 12

25807.2.3推荐算法 12

61627.2.4推荐结果 12

288577.3系统优化与评估 12

55847.3.1系统优化 12

134607.3.2系统评估 12

7325第8章冷启动问题处理 12

31238.1冷启动问题概述 12

103208.2基于内容的推荐算法 13

116568.3利用外部信息解决冷启动问题 13

678第9章个性化推荐策略 13

165509.1用户行为分析与建模 13

193359.1.1数据收集与预处理 13

95869.1.2用户行为特征提取 14

31919.1.3用户行为建模 14

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