基于人工智能的个性化商品推荐系统.doc

基于人工智能的个性化商品推荐系统

TOC\o1-2\h\u22005第一章绪论 2

212881.1研究背景及意义 2

205751.2国内外研究现状 3

156071.2.1国外研究现状 3

169991.2.2国内研究现状 3

103971.3研究内容及方法 3

189021.3.1研究内容 3

11001.3.2研究方法 3

28026第二章个性化推荐系统概述 4

203352.1推荐系统定义及分类 4

234252.1.1推荐系统定义 4

169392.1.2推荐系统分类 4

193272.2个性化推荐系统原理 4

76092.3个性化推荐系统评价指标 5

10716第三章用户行为数据挖掘 5

216763.1用户行为数据获取 5

80643.2用户行为数据分析方法 6

292913.3用户行为数据预处理 6

24554第四章人工智能技术在个性化推荐中的应用 7

90524.1机器学习概述 7

146294.1.1机器学习算法分类 7

29724.1.2机器学习在个性化推荐中的应用 7

317944.2深度学习概述 7

184824.2.1深度学习算法分类 8

189044.2.2深度学习在个性化推荐中的应用 8

59214.3强化学习概述 8

284234.3.1强化学习基本概念 8

176054.3.2强化学习算法分类 9

54164.3.3强化学习在个性化推荐中的应用 9

12638第五章基于内容的推荐算法 9

281735.1内容推荐算法原理 9

60755.2特征提取与表示 9

1075.3基于内容的推荐算法优化 10

18012第六章协同过滤推荐算法 10

84416.1用户相似度计算 10

180536.1.1余弦相似度 11

178326.1.2皮尔逊相关系数 11

23326.2物品相似度计算 11

29686.2.1余弦相似度 11

121066.2.2皮尔逊相关系数 11

198926.3基于模型的协同过滤推荐算法 11

299956.3.1基于矩阵分解的推荐算法 12

228036.3.2基于隐语义模型的推荐算法 12

141126.3.3基于深度学习的推荐算法 12

30106第七章混合推荐算法 12

37037.1混合推荐算法概述 12

277617.2常见混合推荐算法 12

103707.2.1特征融合 12

172167.2.2模型融合 13

213457.2.3结果融合 13

231337.3混合推荐算法功能评估 13

22015第八章个性化推荐系统实现 14

197848.1系统架构设计 14

53958.1.1系统整体架构 14

123308.1.2数据层设计 14

218078.1.3服务层设计 14

230938.1.4表示层设计 14

107728.2推荐算法实现 15

112848.2.1基于内容的推荐算法 15

260918.2.2协同过滤推荐算法 15

314398.2.3混合推荐算法 15

120578.3系统功能优化 15

191458.3.1数据处理优化 15

229738.3.2算法优化 15

91608.3.3系统架构优化 15

18975第九章个性化推荐系统应用案例分析 15

200089.1电商领域应用案例 15

39909.2视频领域应用案例 16

27199.3音乐领域应用案例 16

9142第十章个性化推荐系统发展趋势与展望 17

852010.1发展趋势 17

2246310.2面临的挑战 17

1888510.3未来研究方向 17

第一章绪论

1.1研究背景及意义

互联网技术的飞速发展，电子商务逐渐成为我国经济的重要组成部分。在电子商务平台上，商品种类繁多，消费者面临着信息过载的问题。如何为消费者提供个性化的商品推荐，提高购物体验，成为电子商务领域亟待解决的问题。基于人工智能的个性化商品推荐系统应运而生，该系统通过对用户行为数据进行分析，为用户推荐符合其兴趣和需求的商品，提高转化率和用户满意度。本研究旨在探讨人工智能技术在个性化商品推荐系统中的应用，对于推动电子