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电子商务平台大数据智能推荐系统开发

TOC\o1-2\h\u7415第一章引言 3

67721.1研究背景 3

253641.2研究目的与意义 3

210821.3系统开发流程 3

17348第二章相关技术介绍 4

86442.1电子商务平台概述 4

248892.2大数据技术概述 4

15162.3智能推荐系统概述 5

24655第三章数据采集与预处理 5

252453.1数据来源与采集方法 5

98593.1.1数据来源 5

155753.1.2数据采集方法 5

195753.2数据清洗与整合 6

316643.2.1数据清洗 6

45843.2.2数据整合 6

268893.3数据预处理流程 6

17916第四章特征工程 7

146044.1特征选择 7

284974.2特征提取 7

221664.3特征降维 8

6455第五章推荐算法研究 8

255935.1常见推荐算法概述 8

61305.2内容推荐算法 8

68405.2.1基于内容的协同过滤算法 9

256085.2.2基于内容的聚类算法 9

189805.2.3基于内容的深度学习算法 9

278635.3协同过滤推荐算法 9

297165.3.1用户基协同过滤算法 9

12955.3.2商品基协同过滤算法 9

163815.3.3矩阵分解算法 9

245125.4混合推荐算法 10

625.4.1加权混合算法 10

28475.4.2特征融合算法 10

87985.4.3模型融合算法 10

32303第六章系统架构设计与实现 10

272646.1系统架构设计 10

145756.1.1总体架构 10

70216.1.2技术选型 10

129916.2系统模块划分 11

306796.3关键技术实现 11

289476.3.1数据预处理技术 11

119716.3.2用户画像技术 11

124716.3.3推荐算法技术 12

5183第七章系统功能模块设计 12

77237.1用户模块设计 12

206867.1.1用户注册与登录 12

158397.1.2用户信息管理 12

177127.1.3用户行为跟踪 12

274837.2商品模块设计 12

34437.2.1商品信息管理 13

201157.2.2商品推荐 13

95777.2.3商品评论与评价 13

248277.3推荐模块设计 13

5047.3.1用户行为分析 13

102617.3.2推荐算法 13

199487.3.3推荐结果展示 13

147357.4数据库模块设计 13

118107.4.1数据表设计 14

320407.4.2数据库连接 14

205547.4.3数据库优化 14

761第八章系统测试与优化 14

247308.1系统测试策略 14

145548.1.1测试范围 14

97608.1.2测试方法 14

245578.1.3测试流程 14

170458.2功能测试与优化 15

275538.2.1功能测试方法 15

148188.2.2功能优化策略 15

321668.3推荐效果评估 15

181008.3.1评估方法 15

37538.3.2评估指标 15

4567第九章系统部署与运维 15

325539.1系统部署方案 16

44619.1.1总体架构 16

159739.1.2硬件及软件配置 16

299259.1.3部署流程 16

79649.1.4注意事项 16

259899.2系统运维策略 16

308639.2.1监控 16

113479.2.2备份 17

110859.2.3故障处理 17

319349.2.4功能优化 17

14689.3安全防护措施 17

311029.3.1网络安全 17

76749.3.2数据安全 17

280169.3.3应用安全 17

21434第十章总结与展望 17

1652210.1系统开发总结 17

51510.2系