多维度个性化电商购物推荐系统建设方案.docVIP

多维度个性化电商购物推荐系统建设方案

TOC\o1-2\h\u5301第1章项目背景与需求分析 4

195761.1个性化电商购物趋势分析 4

123331.1.1消费者购物行为变迁 4

135671.1.2技术发展与电商创新 4

255741.2市场需求与竞争格局 4

306071.2.1市场需求 4

46491.2.2竞争格局 4

239461.3项目目标与价值主张 4

56471.3.1项目目标 4

61351.3.2价值主张 5

23944第2章推荐系统技术概述 5

4892.1推荐系统发展历程 5

288552.1.1早期推荐系统 5

79162.1.2内容推荐系统 5

146272.1.3混合推荐系统 5

322302.1.4深度学习与推荐系统 5

121792.2推荐系统分类与原理 6

112922.2.1协同过滤推荐 6

34612.2.2内容推荐 6

3062.2.3混合推荐 6

183352.2.4深度学习推荐 6

52222.3推荐系统关键技术 7

1562.3.1用户建模 7

277252.3.2相似度计算 7

246862.3.3冷启动问题 7

178892.3.4推荐算法优化 7

229642.3.5推荐系统评估 7

29861第3章电商数据收集与处理 7

306543.1数据源分析与整合 7

115523.1.1数据源概述 7

249993.1.2数据源分类 7

215063.1.3数据源整合 8

254243.2数据预处理与清洗 8

326923.2.1数据预处理 8

49413.2.2数据清洗 8

18253.3数据存储与索引 8

94633.3.1数据存储 8

40833.3.2数据索引 8

12346第4章用户画像构建 9

244794.1用户行为数据挖掘 9

176464.1.1数据收集 9

35764.1.2数据预处理 9

34974.2用户特征提取与建模 9

279304.2.1用户基本特征提取 9

98384.2.2用户兴趣特征提取 9

230194.2.3用户画像建模 9

116994.3用户画像更新与优化 9

4024.3.1用户行为动态监测 10

26884.3.2用户画像更新策略 10

193314.3.3优化推荐效果 10

30917第5章商品信息处理 10

217815.1商品分类与标签体系 10

135855.1.1商品分类 10

48085.1.2标签体系 10

110885.2商品特征提取与建模 10

32275.2.1商品特征提取 10

266925.2.2商品建模 11

56625.3商品相似度计算与推荐 11

193945.3.1商品相似度计算 11

102875.3.2推荐策略 11

10764第6章多维度推荐算法设计 11

290556.1基于内容的推荐算法 11

155426.1.1算法原理 11

72476.1.2特征提取 12

20416.1.3相似度计算 12

314966.2协同过滤推荐算法 12

162316.2.1算法原理 12

68066.2.2相似度计算 12

197946.2.3预测评分 12

313396.3深度学习推荐算法 12

198646.3.1算法原理 12

244216.3.2网络结构设计 12

131716.3.3模型训练与优化 12

226866.4多模型融合推荐算法 12

30866.4.1算法原理 12

133396.4.2模型选择与组合 13

131326.4.3融合策略 13

21596第7章个性化推荐系统架构设计 13

182277.1系统架构设计与模块划分 13

58397.1.1总体架构 13

289337.1.2模块划分 13

7557.2推荐引擎设计与实现 14

144457.2.1推荐引擎框架 14

121287.2.2推荐算法实现 14

145437.3系统功能优化策略 14

297837.3.1数据预处理优化 1