电商行业智能购物推荐系统建设与优化.docVIP

电商行业智能购物推荐系统建设与优化

TOC\o1-2\h\u16262第一章：项目背景与需求分析 3

134151.1项目背景 3

95601.2行业现状 3

72261.3需求分析 3

289623.1用户需求 4

168163.2平台需求 4

118773.3技术需求 4

10391第二章：智能购物推荐系统概述 4

99222.1推荐系统定义 4

74052.2推荐系统分类 4

9172.3推荐系统关键技术 5

25236第三章：数据采集与预处理 6

3593.1数据来源 6

213583.1.1用户行为数据 6

276543.1.2商品信息数据 6

265333.1.3用户属性数据 6

41623.2数据清洗 6

166203.2.1数据去重 7

308753.2.2数据缺失处理 7

227723.2.3数据异常处理 7

134203.3数据预处理 7

134243.3.1数据标准化 7

95523.3.2特征选择 7

182703.3.3特征转换 7

27863第四章：用户画像构建 8

236634.1用户画像概念 8

94184.2用户画像构建方法 8

83824.2.1数据采集 8

78134.2.2数据预处理 8

159304.2.3用户画像标签构建 8

26114.2.4用户画像模型构建 8

6234.3用户画像应用 9

115114.3.1个性化推荐 9

155104.3.2营销策略优化 9

177324.3.3用户满意度提升 9

53884.3.4用户留存与召回 9

304414.3.5用户增长分析 9

29094第五章：推荐算法研究与选择 9

93795.1常用推荐算法介绍 9

218825.1.1内容推荐算法 9

28765.1.2协同过滤推荐算法 9

245945.1.3深度学习推荐算法 9

211045.1.4混合推荐算法 10

284575.2算法评估与选择 10

108045.2.1精确度评估 10

162265.2.2覆盖率评估 10

325385.2.3冷启动问题评估 10

29665.2.4选择推荐算法 10

263395.3算法优化 10

265395.3.1特征工程优化 10

118965.3.2模型调参优化 10

151255.3.3模型融合优化 11

31973第六章：系统架构设计与实现 11

83026.1系统架构设计 11

233176.1.1系统整体架构 11

232456.1.2系统组件 11

118546.2关键模块设计与实现 12

222056.2.1数据采集模块 12

255476.2.2数据处理模块 12

71726.2.3推荐算法模块 12

158416.2.4用户画像模块 12

324156.3系统功能优化 12

30611第七章：推荐系统评估与优化 13

42537.1评估指标体系 13

229157.1.1引言 13

91427.1.2评估指标 13

295957.2评估方法与工具 14

247987.2.1引言 14

22877.2.2评估方法 14

279357.2.3评估工具 14

265217.3优化策略 15

37037.3.1引言 15

298667.3.2模型优化 15

62987.3.3系统优化 15

134087.3.4用户体验优化 15

26816第八章：用户体验与交互设计 15

64588.1用户体验设计原则 15

125238.2交互设计方法 16

308968.3用户体验评估与优化 16

5699第九章：安全与隐私保护 17

149959.1数据安全 17

8969.1.1数据加密 17

164679.1.2数据备份与恢复 17

223949.1.3访问控制与权限管理 17

112189.1.4安全审计 17

64839.2隐私保护策略 17

105979.2.1用户信息保护 17

263309.2.2数据匿名化处理 17

161739.2.3用