基于人工智能的农产品电商个性化推荐系统优化.doc

基于人工智能的农产品电商个性化推荐系统优化

TOC\o1-2\h\u27283第一章引言 3

5491.1研究背景 3

124131.2研究目的与意义 3

149681.3研究方法与论文结构 4

16625第二章：文献综述，主要对农产品电商个性化推荐系统的研究现状进行梳理。 4

22009第三章：理论分析，分析现有农产品电商个性化推荐系统的不足。 4

7289第四章：模型构建，介绍基于人工智能的农产品电商个性化推荐系统模型。 4

31586第五章：实证研究，验证优化策略的有效性。 4

15830第六章：结论与展望，总结本研究的主要成果，并对未来研究进行展望。 4

13725第二章农产品电商发展现状与问题分析 4

150582.1农产品电商发展概述 4

101782.2农产品电商存在的问题 5

257802.3个性化推荐系统在农产品电商中的应用价值 5

30283第三章个性化推荐系统相关理论 5

115693.1个性化推荐系统概述 6

140003.2推荐系统的主要类型 6

317613.2.1基于内容的推荐系统 6

2573.2.2协同过滤推荐系统 6

171293.2.3深度学习推荐系统 6

233573.2.4混合推荐系统 6

183153.3推荐系统的评估指标 6

134303.3.1准确性 6

89943.3.2覆盖率 7

56373.3.3新颖性 7

89853.3.4多样性 7

90433.3.5个性化程度 7

251423.3.6实时性 7

1288第四章人工智能技术在农产品电商个性化推荐中的应用 7

254914.1人工智能技术概述 7

6724.2人工智能技术在农产品电商个性化推荐中的应用方法 7

16274.2.1数据挖掘技术 7

260374.2.2机器学习算法 7

83094.2.3自然语言处理技术 8

236764.2.4个性化推荐算法 8

162594.3典型应用案例分析 8

320724.3.1某农产品电商平台的数据挖掘应用 8

191684.3.2基于机器学习的农产品推荐系统 8

233144.3.3基于自然语言处理的农产品评论分析 8

221444.3.4混合推荐算法在农产品电商中的应用 8

23382第五章农产品电商个性化推荐系统设计 9

137935.1系统需求分析 9

163285.2系统架构设计 9

59965.3关键模块设计与实现 10

10918第六章个性化推荐算法优化 11

296866.1常见推荐算法分析 11

232256.1.1内容推荐算法 11

151766.1.2协同过滤推荐算法 11

10916.1.3深度学习推荐算法 11

117266.2改进型推荐算法设计 11

57346.2.1基于矩阵分解的推荐算法 11

53476.2.2基于混合模型的推荐算法 12

309276.3实验与功能分析 12

220976.3.1数据集描述 12

275606.3.2评价指标 12

12776.3.3实验结果 12

17434第七章用户体验与交互设计 13

245447.1用户体验设计原则 13

209707.1.1用户为中心 13

311497.1.2简洁易用 13

243087.1.3一致性 13

222387.1.4反馈与引导 13

326607.2交互设计方法 13

320007.2.1用户研究 13

254077.2.2原型设计 13

13917.2.3可用性测试 14

37867.2.4设计迭代 14

58597.3用户体验评估与优化 14

302807.3.1用户体验评估指标 14

11517.3.2数据分析 14

231277.3.3用户反馈 14

16037.3.4持续优化 14

11607第八章农产品电商个性化推荐系统测试与评估 14

240718.1系统测试方法 14

99568.1.1功能测试 14

54908.1.2功能测试 15

83248.1.3兼容性测试 15

93558.1.4安全测试 15

277588.2系统功能评估指标 15

3