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个性化购物推荐系统开发

TOC\o1-2\h\u29286第一章绪论 3

182181.1研究背景 3

294151.2研究意义 4

25591.3系统功能概述 4

27772第二章相关技术介绍 4

106592.1个性化购物推荐系统概述 4

288082.2推荐系统技术原理 5

236152.2.1数据采集 5

260042.2.2数据预处理 5

315122.2.3用户画像构建 5

84932.2.4推荐算法 5

188132.2.5推荐结果评估与优化 5

219092.3常用推荐算法介绍 5

256372.3.1基于内容的推荐算法 5

66842.3.2协同过滤推荐算法 6

93982.3.3基于模型的推荐算法 6

192252.3.4混合推荐算法 6

25161第三章系统需求分析 6

99513.1功能需求分析 6

325393.1.1用户注册与登录 6

304963.1.2商品信息管理 6

299093.1.4推荐算法 6

211463.1.5推荐结果展示 7

235703.1.6用户反馈 7

84533.1.7数据分析 7

43603.2功能需求分析 7

70673.2.1响应速度 7

262383.2.2系统稳定性 7

58093.2.3数据处理能力 7

85683.2.4安全性 7

13313.2.5可扩展性 7

28803.3可行性分析 7

279183.3.1技术可行性 7

52993.3.2经济可行性 7

316843.3.3社会可行性 7

74223.3.4时间可行性 8

9406第四章系统设计 8

161674.1系统架构设计 8

161564.2数据库设计 8

258904.3系统模块划分 9

1806第五章用户画像构建 9

51835.1用户特征提取 9

181775.1.1基本属性特征 9

179585.1.2行为特征 9

202615.1.3兴趣特征 9

314395.2用户画像建模 10

220295.2.1特征工程 10

212645.2.2模型构建 10

295705.2.3模型评估与优化 10

165625.3用户画像更新与维护 10

119655.3.1数据更新 10

565.3.2模型调整 10

91255.3.3用户反馈处理 10

291065.3.4持续优化 10

7876第六章商品信息处理 10

208176.1商品数据预处理 11

199796.1.1数据清洗 11

55436.1.2数据归一化 11

216696.1.3数据降维 11

104076.2商品特征提取 11

169926.2.1文本特征提取 11

66276.2.2图像特征提取 12

131846.2.3商品属性特征提取 12

70786.3商品推荐策略 12

173936.3.1基于内容的推荐策略 12

270866.3.2协同过滤推荐策略 12

64446.3.3混合推荐策略 13

28828第七章推荐算法实现 13

82887.1协同过滤算法实现 13

314387.1.1算法原理 13

190797.1.2基于用户的协同过滤 13

106887.1.3基于物品的协同过滤 13

78357.1.4算法实现 13

203307.2内容推荐算法实现 14

312427.2.1算法原理 14

167547.2.2特征提取 14

230547.2.3推荐算法 14

137427.2.4算法实现 14

73297.3混合推荐算法实现 14

240887.3.1算法原理 14

176177.3.2加权混合算法实现 14

1857.3.3特征融合算法实现 14

289867.3.4模型融合算法实现 15

5564第八章系统测试与优化 15

240858.1系统测试方法 15

234508.1.1单元测试 15

140308.1.2集成测试 15

254988.1.3系统测试 15

135518.2功能测试与优化