基于大数据的电商个性化推荐系统研发.doc

基于大数据的电商个性化推荐系统研发

TOC\o1-2\h\u27431第1章绪论 3

38331.1研究背景与意义 3

311561.2国内外研究现状 3

157721.3研究内容与方法 3

4486第2章个性化推荐系统概述 4

294622.1个性化推荐系统定义 4

168812.2个性化推荐系统类型 4

62532.2.1内容推荐 4

129942.2.2协同过滤推荐 4

55272.2.3基于模型的推荐 4

302182.2.4混合推荐 4

78212.3个性化推荐系统核心组件 4

228812.3.1用户数据采集与处理 4

56312.3.2推荐算法 5

149202.3.3推荐结果展示 5

68352.3.4反馈机制 5

16015第3章大数据技术在个性化推荐系统中的应用 5

155723.1大数据技术概述 5

63753.2大数据技术在个性化推荐系统中的作用 5

6983.2.1数据采集与整合 5

7773.2.2用户画像构建 5

248213.2.3推荐算法优化 5

87303.2.4实时推荐 6

101393.3大数据技术处理流程 6

284733.3.1数据采集 6

141263.3.2数据存储 6

197923.3.3数据处理 6

86013.3.4数据分析 6

324183.3.5数据挖掘 6

16394第4章用户行为数据挖掘 7

326944.1用户行为数据概述 7

196434.2用户行为数据预处理 7

149754.2.1数据清洗 7

184084.2.2数据整合 7

235494.2.3数据转换 7

270074.3用户行为数据挖掘算法 8

101514.3.1关联规则挖掘 8

116014.3.2聚类分析 8

162214.3.3分类算法 8

137734.3.4序列模式挖掘 8

193804.3.5深度学习算法 8

24969第5章物品特征建模 9

40585.1物品特征概述 9

46505.2物品特征提取方法 9

34285.2.1基本特征提取 9

223725.2.2文本特征提取 9

163265.2.3图像特征提取 9

18385.2.4用户行为特征提取 10

297605.3物品特征融合策略 10

21595第6章个性化推荐算法 10

108876.1个性化推荐算法概述 10

161846.2协同过滤算法 10

29396.2.1用户基于协同过滤算法 11

224956.2.2物品基于协同过滤算法 11

119306.3内容推荐算法 11

185286.4混合推荐算法 11

276766.4.1加权混合推荐算法 12

33106.4.2特征混合推荐算法 12

104566.4.3模型融合推荐算法 12

12973第7章推荐系统评估与优化 12

128967.1推荐系统评估指标 12

312037.2评估方法与实验设计 13

135607.3推荐系统优化策略 13

24201第8章电商个性化推荐系统设计与实现 14

251778.1系统架构设计 14

252348.1.1系统设计目标 14

223588.1.2系统架构设计 14

39538.2关键模块设计与实现 14

327328.2.1数据采集模块设计 14

42448.2.2数据预处理模块设计 14

296828.2.3用户画像构建模块设计 14

58738.2.4商品画像构建模块设计 15

239628.2.5推荐算法模块设计 15

301768.2.6推荐结果展示模块设计 15

140128.3系统功能优化 15

112168.3.1数据存储优化 15

265098.3.2算法优化 15

239638.3.3系统架构优化 15

207518.3.4前端功能优化 15

16776第9章案例分析与实证研究 15

277989.1案例选取与数据获取 15

79869.2实证研究方法 16

124119.3结果分析与讨论 16

29688第十章总结与展望 17

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