电商行业个性化推荐系统大数据分析平台建设.docVIP

电商行业个性化推荐系统大数据分析平台建设

TOC\o1-2\h\u12499第一章个性化推荐系统概述 3

222511.1推荐系统简介 3

66821.2个性化推荐系统核心概念 3

108351.3个性化推荐系统发展现状 3

15817第二章数据采集与预处理 4

6962.1数据采集方法 4

48352.1.1网络爬虫技术 4

283302.1.2API接口调用 4

314732.2数据清洗与整合 5

271272.2.1数据清洗 5

187602.2.2数据整合 5

118632.3数据预处理策略 5

7569第三章用户行为数据分析 6

159693.1用户行为数据类型 6

295473.2用户行为数据挖掘方法 6

94813.3用户行为数据可视化分析 6

6251第四章商品特征工程 7

302724.1商品属性提取 7

7054.2商品分类与标签 7

167514.3商品相似度计算 7

5698第五章推荐算法选择与应用 8

278715.1常见推荐算法介绍 8

47925.1.1内容推荐算法 8

269575.1.2协同过滤推荐算法 8

321555.1.3深度学习推荐算法 8

264315.1.4混合推荐算法 8

109105.2推荐算法评估与优化 9

173595.2.1评估指标 9

250255.2.2优化方法 9

207475.3推荐算法在实际场景中的应用 9

222065.3.1电商推荐系统 9

322855.3.2社交媒体推荐系统 9

12915.3.3新闻推荐系统 9

178705.3.4影视推荐系统 9

23756第六章模型训练与评估 10

159196.1模型训练方法 10

205776.2模型评估指标 10

149486.3模型优化策略 11

3971第七章大数据分析平台架构设计 11

143077.1平台架构概述 11

255977.2关键技术选型 12

232157.3平台功能优化 12

1420第八章推荐系统与大数据平台集成 13

62218.1推荐系统与大数据平台的接口设计 13

95838.1.1接口概述 13

285558.1.2接口设计原则 13

142428.1.3接口类型 13

151828.1.4接口规范 13

283888.2推荐系统与大数据平台的协同工作 14

248358.2.1数据预处理 14

189328.2.2数据分析 14

244248.2.3推荐算法 14

173198.2.4推荐结果反馈 14

104378.3推荐系统在大数据平台中的部署与运维 14

12268.3.1部署策略 14

194088.3.2运维管理 14

11752第九章安全与隐私保护 14

186439.1数据安全策略 14

164929.1.1数据加密存储 14

73659.1.2数据访问控制 15

106859.1.3数据备份与恢复 15

67809.2用户隐私保护措施 15

184969.2.1用户信息匿名化处理 15

107859.2.2数据脱敏技术 15

167429.2.3用户隐私设置 15

24439.3法律法规与合规性 15

310269.3.1遵守国家法律法规 15

154069.3.2合规性评估与审查 15

160859.3.3内部审计与监督 16

4030第十章项目实施与运维管理 16

802410.1项目实施流程 16

69810.1.1项目启动 16

574210.1.2需求分析 16

114510.1.3系统设计 16

2223010.1.4系统开发与测试 16

62210.1.5系统部署与上线 16

2842710.1.6项目验收与总结 16

530810.2项目风险控制 16

2969610.2.1技术风险 16

2773910.2.2业务风险 17

2745910.2.3项目管理风险 17

3054710.3运维管理策略 17

1401510.3.1运维团队建设 17

507810.3.2监控与报警机