农产品电子商务平台个性化推荐系统优化实践.pdf
农产品电子商务平台个性化推荐系统优化
实践
第1章引言3
1.1研究背景3
1.2研究目的与意义4
1.3国内外研究现状4
第2章个性化推荐系统概述5
2.1个性化推荐系统的基本概念5
2.2个性化推荐系统的分类与原理5
2.3农产品电子商务平台个性化推荐系统的特点6
第3章个性化推荐算法6
3.1协同过滤算法6
3.1.1用户协同过滤6
3.1.2商品协同过滤6
3.2内容推荐算法6
3.2.1基于内容的推荐算法7
3.2.2混合推荐算法7
3.3深度学习在个性化推荐中的应用7
3.3.1神经协同过滤7
3.3.2序列模型在推荐系统中的应用7
3.3.3卷积神经网络在推荐系统中的应用7
3.3.4注意力机制在推荐系统中的应用7
第4章农产品电子商务平台用户行为分析7
4.1用户行为数据采集与预处理7
4.1.1数据采集方法7
4.1.2数据预处理8
4.2用户行为特征分析8
4.2.1用户活跃度分析8
4.2.2购物行为分析8
4.2.3用户偏好分析8
4.2.4社交行为分析8
4.3用户画像构建8
4.3.1用户基本信息8
4.3.2用户行为特征8
4.3.3用户兴趣标签8
4.3.4用户画像应用9
第5章农产品电子商务平台商品特征分析9
5.1商品属性提取9
5.1.1收集农产品基本信息，如品种、产地、成熟季节等；9
5.1.2提取农产品品质属性，如口感、色泽、营养成分等；9
5.1.3分析农产品包装、物流及售后服务等附加属性；9
5.1.4结合用户评价数据，提取用户关注的关键属性。9
5.2商品分类与标签体系构建9
5.2.1基于农产品属性提取结果，采用聚类分析等方法对商品进行分类；9
5.2.2构建商品标签体系，包括农产品品种、产地、品质等标签；9
5.2.3结合用户行为数据，动态调整商品分类与标签，提高推荐准确性；9
5.2.4对商品分类与标签体系进行优化，降低推荐系统的计算复杂度。9
5.3商品关联规则挖掘9
5.3.1收集并整理用户购物篮数据，进行数据预处理；9
5.3.2应用Apriori算法、FPgrowth算法等关联规则挖掘方法，挖掘农产品之间的频
繁项集；9
5.3.3根据支持度、置信度等指标，筛选出有价值的关联规则；9
5.3.4将关联规则应用于农产品推荐，提高推荐系统的准确性和多样性。9
第6章个性化推荐系统设计与实现10
6.1系统架构设计10
6.1.1整体架构10
6.1.2数据层10
6.1.3算法层10
6.1.4服务层10
6.1.5展示层10
6.2推荐算法选择与实现10
6.2.1用户画像构建10
6.2.2相似度计算10
6.2.3推荐算法选择10
6.2.4推荐算法实现10
6.3推荐系统前端界面设计11
6.3.1界面布局11
6.3.2交互设计11
6.3.3个性化界面展示11
6.3.4用户反馈机制11
第7章个性化推荐系统优化策略11
7.1用户冷启动问题优化11
7.1.1用户画像构建11
7.1.2利用社会化信息11
7.1.3迁移学习策略11
7.2算法功能优