电商行业大数据驱动个性化购物推荐系统开发.docVIP

电商行业大数据驱动个性化购物推荐系统开发

TOC\o1-2\h\u15813第一章引言 3

201401.1研究背景 3

181121.2研究意义 3

229381.3系统概述 3

32118第二章相关技术概述 4

213992.1大数据技术 4

182452.1.1数据采集 4

62662.1.2数据存储 4

135212.1.3数据处理 4

127582.1.4数据分析 4

324752.1.5数据可视化 5

238032.2个性化推荐系统 5

324472.2.1用户行为分析 5

5062.2.2内容分析 5

102082.2.3推荐算法 5

112282.3数据挖掘与机器学习 5

290742.3.1用户行为分析 5

213462.3.2商品属性分析 5

238772.3.3推荐算法优化 6

64202.3.4模型评估与优化 6

25332第三章数据采集与预处理 6

123833.1数据源选择 6

77223.2数据采集方法 6

33493.3数据预处理 7

10269第四章用户行为分析 7

116694.1用户行为数据挖掘 7

122064.2用户画像构建 7

284994.3用户行为模式识别 8

9802第五章商品内容分析 8

22135.1商品属性提取 8

207415.2商品分类与标签 9

230405.3商品相似度计算 9

18282第六章推荐算法设计与实现 10

66656.1基于内容的推荐算法 10

301556.1.1算法原理 10

151306.1.2算法实现 10

100106.2协同过滤推荐算法 10

77436.2.1算法原理 10

313836.2.2用户基协同过滤算法实现 10

17046.2.3物品基协同过滤算法实现 11

30276.3混合推荐算法 11

66976.3.1算法原理 11

20046.3.2算法实现 11

241296.3.3模型评估与优化 11

98第七章系统架构与模块设计 11

242447.1系统架构设计 11

58367.1.1概述 12

209417.1.2系统架构层次 12

86017.1.3系统架构图 12

286007.2核心模块设计 12

197187.2.1用户行为数据采集模块 12

75687.2.2数据处理模块 12

297657.2.3推荐算法模块 12

210237.2.4业务逻辑模块 13

86587.2.5前端展示模块 13

24047.3系统功能优化 13

223687.3.1数据存储优化 13

13547.3.2数据处理优化 13

5467.3.3推荐算法优化 13

197817.3.4系统稳定性优化 13

262477.3.5可扩展性优化 13

11184第八章系统开发与实现 13

262678.1开发环境与工具 13

79558.2系统开发流程 14

247508.3系统测试与部署 14

99288.3.1系统测试 14

40768.3.2系统部署 15

19860第九章系统功能评估与优化 15

263869.1系统功能评估指标 15

107949.1.1准确率 15

239039.1.2召回率 15

32579.1.3F1值 15

103519.1.4覆盖率 15

25459.1.5新颖性 16

291019.2系统功能优化策略 16

223069.2.1特征工程 16

195719.2.2模型融合 16

185319.2.3模型调优 16

66799.2.4分布式计算 16

22759.2.5缓存优化 16

131719.3实验与分析 16

99409.3.1数据集描述 16

111869.3.2实验方法 16

60259.3.3实验结果 16

241589.3.4实验结论 17

15815第十章总结与展望 17

1920310.1工作总结 17

290410.2系统局限与改进方向 17

484710.3未来研究展望 18