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智能个性化购物推荐系统开发
TOC\o1-2\h\u26849第一章绪论 3
277941.1项目背景 3
111671.2研究目的与意义 3
67921.2.1研究目的 3
272121.2.2研究意义 4
8861.3系统功能概述 4
17611第二章相关技术介绍 4
101752.1个性化推荐系统概述 4
250212.2数据挖掘技术 5
174442.3机器学习算法 5
2442.4常用推荐算法 5
7909第三章系统需求分析 5
17003.1功能需求 5
37493.1.1用户管理 5
279233.1.2商品管理 6
45793.1.3智能推荐 6
145513.1.4购物车与订单管理 6
170903.1.5支付与售后 6
112283.2非功能需求 6
47173.2.1可用性 6
55803.2.2可靠性 6
205853.2.3扩展性 6
216513.2.4安全性 7
259893.2.5功能 7
281723.3系统功能指标 7
100663.3.1响应时间 7
133453.3.2并发能力 7
41613.3.3数据存储容量 7
120043.3.4系统可用率 7
18913第四章系统设计 7
93194.1系统架构设计 7
86554.2数据库设计 7
52144.3界面设计 8
18714.4推荐算法模块设计 8
28114第五章数据采集与处理 8
242465.1数据来源 8
141925.2数据清洗 9
84535.3数据预处理 9
264165.4数据存储 9
12638第六章模型训练与评估 10
195706.1特征工程 10
243926.1.1数据预处理 10
183706.1.2特征选择 10
9796.1.3特征转换 10
96856.2模型训练 10
228116.2.1模型选择 10
244666.2.2参数调优 11
263106.2.3模型训练与验证 11
202436.3模型评估 11
295376.3.1评估指标 11
107586.3.2交叉验证 11
107096.3.3实际应用效果评估 11
214746.4模型优化 11
233636.4.1模型融合 11
283426.4.2集成学习 11
187006.4.3模型压缩与加速 11
1965第七章推荐系统实现 11
327217.1推荐算法实现 12
257237.1.1算法选择 12
214197.1.2内容推荐算法实现 12
249007.1.3协同过滤算法实现 12
202047.1.4深度学习推荐算法实现 12
27607.2系统集成 12
123297.2.1系统架构设计 12
160837.2.2接口设计 13
146917.3测试与调试 13
115827.3.1测试用例设计 13
249547.3.2调试与优化 13
97457.4功能优化 13
169887.4.1算法功能优化 13
177867.4.2系统功能优化 13
12686第八章系统部署与运维 14
216898.1系统部署 14
76708.1.1部署环境准备 14
120828.1.2部署流程 14
258828.2系统监控 14
136308.2.1监控内容 14
90048.2.2监控工具 14
252168.3故障处理 15
237068.3.1故障分类 15
30038.3.2故障处理流程 15
53738.4系统维护 15
103658.4.1系统升级 15
180718.4.2数据备份 15
284568.4.3系统安全 15
17378.4.4系统优化 15
32274第九章系统安全与隐私保护 16
182139.1数据安全 16
253009.2用户隐私保护 16
245759.3法律法规遵守 16
64119.4安全防护措施 17
14513第十章系统测试与验收 17
9231
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