基于人工智能的电商个性化推荐系统研发.doc

基于人工智能的电商个性化推荐系统研发

TOC\o1-2\h\u25691第一章绪论 2

320791.1研究背景与意义 2

41371.1.1研究背景 3

184161.1.2研究意义 3

295141.2研究内容与方法 3

199951.2.1研究内容 3

266831.2.2研究方法 3

5775第二章个性化推荐系统概述 4

246202.1个性化推荐系统定义 4

259832.2个性化推荐系统分类 4

202782.2.1内容推荐 4

11322.2.2协同过滤推荐 4

121332.2.3混合推荐 4

106512.2.4深度学习推荐 4

309162.3个性化推荐系统关键技术研究 4

11172.3.1用户画像构建 5

79462.3.2相似度计算 5

236882.3.3推荐算法优化 5

270522.3.4实时推荐 5

263252.3.5评估与反馈 5

249102.3.6安全与隐私 5

15607第三章用户行为数据挖掘与分析 5

97103.1用户行为数据收集与处理 5

81063.2用户行为数据挖掘方法 6

233583.3用户行为数据可视化分析 6

6676第四章人工智能技术在个性化推荐中的应用 7

12944.1机器学习概述 7

64284.2深度学习概述 7

152794.3强化学习概述 7

24241第五章基于内容的个性化推荐算法 8

83685.1基于内容的推荐算法原理 8

143565.2基于内容的推荐算法实现 8

323725.3基于内容的推荐算法优化 9

22432第六章协同过滤个性化推荐算法 9

44536.1用户相似度计算方法 9

301216.1.1余弦相似度 9

122446.1.2皮尔逊相关系数 10

146886.1.3调整后的余弦相似度 10

281016.2物品相似度计算方法 10

127766.2.1余弦相似度 10

10836.2.2皮尔逊相关系数 10

104936.2.3调整后的余弦相似度 10

163186.3协同过滤推荐算法实现与优化 10

91736.3.1基于用户的协同过滤推荐算法 10

61916.3.2基于物品的协同过滤推荐算法 11

195056.3.3算法优化 11

25643第七章混合推荐算法 11

27337.1混合推荐算法概述 11

277827.2常见混合推荐算法 12

94237.2.1内容推荐与协同过滤的混合 12

22167.2.2基于模型的混合推荐算法 12

11347.2.3集成学习混合推荐算法 12

293987.3混合推荐算法实现与优化 12

152017.3.1混合推荐算法实现 12

152697.3.2混合推荐算法优化 12

11673第八章个性化推荐系统的评估与优化 13

159188.1个性化推荐系统评估指标 13

238248.2评估方法与实验设计 13

170828.3个性化推荐系统优化策略 14

28215第九章个性化推荐系统在电商领域的应用案例 14

112679.1电商平台个性化推荐策略 14

288699.2成功应用案例解析 15

110669.3应用挑战与未来发展 15

6170第十章总结与展望 16

650910.1研究总结 16

1012610.2存在问题与改进方向 16

1869910.3未来研究展望 17

第一章绪论

1.1研究背景与意义

互联网技术的飞速发展，电子商务已经成为我国经济的重要组成部分。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《中国互联网发展统计报告》，我国电子商务交易额逐年攀升，为我国经济增长注入了强大动力。但是在电商市场竞争日益激烈的背景下，如何提高用户购物体验、提升用户满意度成为电商平台面临的重要课题。

个性化推荐系统作为一种新兴的电商服务模式，通过分析用户行为数据，为用户提供与其兴趣和需求相匹配的商品推荐，从而提高用户购物体验和满意度。人工智能技术的快速发展为个性化推荐系统的研究和应用提供了新的机遇。基于人工智能的电商个性化推荐系统，能够更好地满足用户需求，提高电商平台的竞争力，具有以下研究背景与意义：

1.1.1研究背景

（1）互联