基于大数据的个性化电商推荐系统建设方案.doc

基于大数据的个性化电商推荐系统建设方案

TOC\o1-2\h\u12229第1章项目背景与需求分析 3

235011.1电商行业现状分析 3

27681.1.1电商市场规模及增长趋势 3

196191.1.2电商行业的主要竞争特点 4

87101.2个性化推荐系统的重要性 4

314741.2.1提高用户购物体验 4

102121.2.2提高电商平台销售额 4

289621.2.3增强用户忠诚度 4

326671.3需求分析与目标设定 4

179861.3.1需求分析 4

189511.3.2目标设定 4

28095第2章大数据技术概述 5

48452.1大数据概念与关键技术 5

230562.1.1大数据概念 5

270252.1.2关键技术 5

126782.2数据采集与预处理 5

180892.2.1数据采集 5

38132.2.2数据预处理 5

294932.3数据存储与管理 6

213562.3.1数据存储 6

324512.3.2数据管理 6

323742.4数据分析与挖掘 6

23442.4.1数据分析方法 6

242892.4.2数据挖掘算法 6

698第3章个性化推荐算法研究 6

217163.1推荐系统概述 6

244533.2常用推荐算法介绍 6

201323.2.1协同过滤算法 6

238373.2.2内容推荐算法 7

168673.2.3深度学习算法 7

143213.2.4混合推荐算法 7

107153.3个性化推荐算法选择与优化 7

215823.3.1算法选择 7

79493.3.2算法优化 7

16507第4章用户画像构建 8

305634.1用户行为数据采集 8

247104.1.1数据源选择 8

74794.1.2数据采集方法 8

229814.1.3数据预处理 8

315894.2用户特征提取 8

171774.2.1基本属性特征 8

38284.2.2兴趣偏好特征 8

21534.2.3购买力特征 9

294824.2.4用户活跃度特征 9

89564.3用户画像建模与更新 9

89534.3.1用户画像建模 9

55264.3.2用户画像更新 9

172004.3.3用户画像应用 9

21124第5章商品特征提取与处理 9

89145.1商品数据采集与清洗 9

89545.1.1数据采集 9

193255.1.2数据清洗 9

88165.2商品特征工程 10

25155.2.1文本特征提取 10

137975.2.2统计特征提取 10

220675.3商品相似度计算 10

26154第6章个性化推荐系统设计 11

21286.1系统架构设计 11

321716.1.1整体架构 11

216056.1.2模块划分 11

34026.1.3数据流程 11

181936.2推荐算法模块设计 11

228586.2.1协同过滤算法 11

238496.2.2内容推荐算法 11

303006.2.3混合推荐算法 11

325126.3用户画像模块设计 11

246526.3.1用户画像构建 12

89426.3.2用户画像更新 12

242916.3.3用户画像应用 12

146296.4系统集成与测试 12

294236.4.1系统集成 12

212646.4.2系统测试 12

52786.4.3系统优化 12

19156第7章推荐系统冷启动问题解决方案 12

55087.1冷启动问题概述 12

50347.2基于内容的推荐算法优化 12

194657.2.1新用户兴趣模型构建 12

251257.2.2采用标签传播算法 13

69337.2.3结合用户行为数据动态调整推荐策略 13

50367.3利用社会化信息解决冷启动问题 13

164237.3.1基于社交关系的推荐 13

139897.3.2用户群体分析 13

254187.3.3利用用户评论和评价信息 13

24877第8章个性化推荐系统评估与优化 13

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