服装电商个性化推荐系统解决方案设计与实施.docVIP

服装电商个性化推荐系统解决方案设计与实施

TOC\o1-2\h\u19144第1章引言 3

11101.1背景与意义 3

10381.2研究目标与内容 3

10672第2章个性化推荐系统概述 4

32252.1推荐系统基本概念 4

250552.2个性化推荐系统的发展历程 4

152922.3个性化推荐系统的分类与关键技术 4

26127第3章服装电商行业分析 5

124213.1服装电商市场现状与发展趋势 5

248983.1.1市场规模及增长速度 5

64933.1.2市场竞争格局 5

250923.1.3发展趋势 5

13713.2服装电商用户行为特征分析 5

294073.2.1用户年龄结构 5

300583.2.2用户地域分布 6

223903.2.3用户消费习惯 6

213703.2.4用户购买决策因素 6

7020第4章个性化推荐算法概述 6

266994.1基于内容的推荐算法 6

188154.1.1特征提取 6

278064.1.2用户偏好模型构建 7

52494.1.3推荐 7

309204.2协同过滤推荐算法 7

187084.2.1用户相似度计算 7

281534.2.2商品相似度计算 7

221054.2.3推荐 8

37764.3混合推荐算法 8

278814.3.1加权混合推荐 8

267584.3.2切换混合推荐 8

283754.3.3特征级混合推荐 8

32285第5章服装电商个性化推荐算法设计 9

1435.1服装特征提取与表示 9

254985.1.1显性特征提取 9

188875.1.2隐性特征提取 9

158795.2用户兴趣模型构建 9

119995.2.1用户行为数据收集 9

280925.2.2用户兴趣特征表示 9

200715.2.3用户兴趣模型更新 10

82805.3个性化推荐算法实现 10

111645.3.1协同过滤推荐算法 10

122145.3.2深度学习推荐算法 10

302455.3.3混合推荐算法 10

7504第6章系统架构与模块设计 10

82766.1系统总体架构 10

138046.2数据预处理模块 10

165556.2.1数据采集 10

19316.2.2数据清洗 10

247116.2.3数据转换 11

255816.2.4特征工程 11

105216.3推荐算法模块 11

154076.3.1协同过滤算法 11

105086.3.2内容推荐算法 11

179926.3.3混合推荐算法 11

1456.4用户交互模块 11

90666.4.1用户行为收集 11

283356.4.2用户反馈处理 11

139856.4.3推荐结果展示 11

209856.4.4用户个性化设置 11

5404第7章系统实施与优化 12

317.1系统开发环境与工具 12

15397.1.1开发环境 12

130527.1.2开发工具 12

301607.2系统实现与调试 12

325207.2.1系统架构设计 12

85687.2.2系统功能实现 12

98107.2.3系统调试 13

81777.3系统功能评估与优化 13

298207.3.1系统功能评估 13

258157.3.2系统功能优化 13

29506第8章个性化推荐系统在服装电商中的应用 13

279638.1用户个性化推荐 13

11758.1.1用户画像构建 13

40628.1.2基于用户画像的推荐算法 13

57338.1.3用户个性化推荐系统实现 14

298078.2商品关联推荐 14

13798.2.1商品特征提取 14

44808.2.2基于关联规则的推荐算法 14

122048.2.3商品关联推荐系统实现 14

202998.3营销活动推荐 14

319938.3.1营销活动类型与策略 14

75528.3.2基于用户行为的营销活动推荐算法 14

45168.3.3营销活动推荐系统实现 14

31929第9章系统测试与效果评