多渠道融合的物流行业个性化推荐系统解决方案.doc

多渠道融合的物流行业个性化推荐系统解决方案

TOC\o1-2\h\u4977第1章绪论 3

40601.1背景与意义 3

132521.2国内外研究现状 3

233631.3研究目标与内容 4

20239第2章多渠道融合物流概述 4

23092.1多渠道融合物流概念 4

241962.2多渠道融合物流的特点 4

188342.3多渠道融合物流发展趋势 5

9399第3章个性化推荐系统理论 5

249703.1个性化推荐系统概述 5

58193.2个性化推荐系统的主要算法 5

288973.2.1基于内容的推荐算法 5

325623.2.2协同过滤推荐算法 5

82303.2.3深度学习推荐算法 6

130593.2.4强化学习推荐算法 6

196953.3个性化推荐系统在物流行业的应用 6

114063.3.1货运匹配 6

222033.3.2供应链管理 6

188273.3.3客户服务 6

306603.3.4预测性维护 6

2312第4章物流行业个性化推荐系统需求分析 6

127054.1用户需求分析 6

210164.1.1个性化物流服务需求 6

214084.1.2实时性需求 7

207844.1.3便捷性需求 7

44134.1.4信任度需求 7

105704.2物流企业需求分析 7

44014.2.1提高客户满意度 7

243914.2.2优化资源配置 7

250464.2.3降低运营成本 7

228174.2.4增加业务收入 7

261204.3推荐系统功能需求 7

225084.3.1数据采集与处理 7

96374.3.2用户画像构建 7

191354.3.3物流服务匹配 7

18704.3.4推荐算法优化 8

25524.3.5推荐结果展示 8

258994.3.6用户反馈与系统迭代 8

17776第5章多渠道融合物流数据采集与处理 8

155395.1数据采集方法与手段 8

14465.1.1物流数据来源 8

311765.1.2数据采集方法 8

242955.1.3数据采集手段 8

81045.2数据预处理 9

120235.2.1数据整合 9

262485.2.2数据规范化 9

165875.2.3数据脱敏 9

232465.3数据清洗与融合 9

203085.3.1数据清洗 9

131205.3.2数据融合 9

26482第6章个性化推荐系统架构设计 9

321746.1系统总体架构 9

272536.2数据层设计 10

322186.3推荐算法层设计 10

158526.4应用层设计 10

14506第7章个性化推荐算法设计 11

231717.1基于内容的推荐算法 11

138057.1.1算法原理 11

151717.1.2特征提取 11

54277.1.3相似度计算 11

305857.2协同过滤推荐算法 11

139697.2.1算法原理 11

258577.2.2用户协同过滤 11

323177.2.3物品协同过滤 11

199207.3混合推荐算法 11

129137.3.1算法原理 12

232837.3.2算法融合策略 12

115047.3.3实现与优化 12

103317.4算法优化与评估 12

97617.4.1算法优化策略 12

205257.4.2评估指标 12

198737.4.3实验与分析 12

29040第8章个性化推荐系统实现与优化 12

175868.1系统实现关键技术 12

54548.1.1用户画像构建技术 12

289288.1.2物流数据挖掘与分析技术 12

121048.1.3协同过滤推荐算法 12

47408.1.4深度学习推荐算法 13

61498.2系统功能模块设计 13

75718.2.1用户画像模块 13

87968.2.2物流数据挖掘模块 13

317008.2.3推荐算法模块 13

54758.2.4推荐结果展示与交互模块 13

140178.3系统优化策略 13

104