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电商行业大数据个性化推荐系统设计

第1章引言3

1.1研究背景与意义3

1.2国内外研究状3

1.3研究目标与内容4

第2章相关理论与技术4

2.1大数据概述4

2.2个性化推荐系统理论基础4

2.3常用推荐算法介绍5

2.4电商行业特点及其对推荐系统的需求5

第3章电商行业大数据史理技术6

3.1数据采集与预处理6

3.1.1数据源及类型6

3.1.2数据采集技术6

3.1.3数据预处理6

3.2数据存储与管理6

3.2.1数据存储技术6

3.2.2数据管理技术6

3.2.3数据仓库技术6

3.3数据挖掘与分析7

3.3.1用户行为分析7

3.3.2商品信息挖掘7

3.3.3协同过滤算法7

3.3.4深度学习技术7

3.3.5大规模并行处理技术7

第4章用户画像构建7

4.1用户行为数据收集7

4.1.1浏览行为数据7

4.1.2购买行为数据7

4.1.3评价与反馈数据7

4.1.4社交行为数据8

4.2用户特征提取8

4.2.1人口统计学特征8

4.2.2消费特征8

4.2.3兴趣特征8

4.2.4社交特征8

4.3用户画像更新与维护8

4.3.1数据更新策略8

4.3.2特征更新策略8

4.3.3用户画像存储与管理9

4.3.4用户画像验证与优化9

第5章个性化推荐算法设计9

5.1协同过滤算法9

5.1.1用户基于协同过滤算法9

5.1.2物品基于协同过滤算法9

5.2基于内容的推荐算法9

5.2.1特征提取9

5.2.2用户兴趣模型构建9

5.2.3推荐算法实9

5.3混合推荐算法10

5.3.1加权混合推荐算法10

5.3.2分层混合推荐算法10

5.3.3特征级混合推荐算法10

5.4深度学习在推荐系统中的应用10

5.4.1神经协同过滤算法10

5.4.2序列推荐模型10

5.4.3多模态推荐模型10

5.4.4强化学习推荐模型10

第6章个性化推荐系统框架设计11

6.1系统架构设计11

6.1.1整体架构11

6.1.2模块划分11

6.1.3模块间协作11

6.2推荐算法模块设计11

6.2.1算法选型11

6.2.2算法实12

6.2.3算法优化12

6.3用户画像模块设计12

6.3.1用户数据源12

6.3.2用户特征构建12

6.3.3用户画像更新13

6.4系统功能评价与优化13

6.4.1评价指标13

6.4.2功能优化策略13

第7章个性化推荐系统实与部署13

7.1系统开发环境与工具13

7.1.1软件环境13

7.1.2开发工具13

7.2系统实关键技术14

7.2.1数据预处理14

7.2.2推荐算法14

7.2.3系统架构14

7.3系统部署与运维14

7.3.1系统部署14

7.3.2系统运维15

第8章个性化推荐系统应