电商平台大数据分析与个性化推荐系统融合方案.docVIP

电商平台大数据分析与个性化推荐系统融合方案

TOC\o1-2\h\u7104第一章引言 3

261401.1研究背景 3

190391.2研究意义 3

58241.3研究内容与方法 3

155001.3.1研究内容 3

18031.3.2研究方法 4

7642第二章电商平台大数据分析技术 4

145242.1数据采集与预处理 4

173012.1.1数据采集 4

256552.1.2数据预处理 4

9572.2数据存储与管理 5

46342.2.1数据存储 5

32342.2.2数据管理 5

99512.3数据挖掘与分析方法 5

27192.3.1数据挖掘方法 5

61872.3.2数据分析方法 5

5263第三章个性化推荐系统概述 6

5073.1个性化推荐系统定义 6

237813.2个性化推荐系统分类 6

168443.2.1内容推荐 6

216523.2.2协同过滤推荐 6

124023.2.3基于模型的推荐 6

56743.2.4混合推荐 6

59473.3个性化推荐系统发展现状 6

252903.3.1技术创新 7

91013.3.2应用场景丰富 7

20213.3.3用户需求导向 7

297373.3.4商业价值凸显 7

31722第四章协同过滤推荐算法 7

301234.1用户基于模型的协同过滤 7

126134.1.1模型构建 7

123044.1.2推荐 7

231284.2物品基于模型的协同过滤 8

300074.2.1模型构建 8

282564.2.2推荐 8

83904.3混合协同过滤算法 8

323534.3.1用户基于模型的混合协同过滤 8

235124.3.2物品基于模型的混合协同过滤 8

88454.3.3用户和物品基于模型的混合协同过滤 8

11091第五章内容推荐算法 8

193935.1基于内容的推荐算法 9

15115.2基于标签的推荐算法 9

251025.3基于知识的推荐算法 9

22272第六章深度学习推荐算法 10

82976.1神经协同过滤算法 10

159106.1.1算法概述 10

243076.1.2算法原理 10

58086.1.3算法优点 10

185596.2序列模型推荐算法 10

291036.2.1算法概述 10

74826.2.2算法原理 10

154756.2.3算法优点 11

296056.3卷积神经网络推荐算法 11

246186.3.1算法概述 11

128596.3.2算法原理 11

192896.3.3算法优点 11

3966第七章电商平台大数据分析与个性化推荐系统融合框架 11

72357.1数据处理与分析流程 11

49327.1.1数据收集 11

70447.1.2数据预处理 12

111187.1.3数据分析 12

287647.2推荐系统融合策略 12

142087.2.1推荐算法选择 12

11537.2.2算法融合策略 12

188507.3系统架构设计 13

31614第八章个性化推荐系统评估与优化 13

43818.1评估指标体系 13

4738.2评估方法与实验设计 13

167218.3优化策略与实践 14

6806第九章电商平台个性化推荐系统应用案例分析 14

86219.1电商平台案例一 14

15069.1.1案例背景 14

56979.1.2推荐系统架构 15

291509.1.3应用效果 15

117259.2电商平台案例二 15

283799.2.1案例背景 15

270209.2.2推荐系统架构 15

109059.2.3应用效果 16

215099.3电商平台案例三 16

210489.3.1案例背景 16

265329.3.2推荐系统架构 16

145959.3.3应用效果 16

2800第十章总结与展望 16

466710.1研究成果总结 16

2242110.2不足与挑战 17

1600810.3未来研究方向与展望 17