以客户为中心的电商个性化推荐服务提升策略.docVIP

以客户为中心的电商个性化推荐服务提升策略

TOC\o1-2\h\u9480第1章个性化推荐服务概述 4

301221.1个性化推荐服务背景 4

12991.2个性化推荐服务的意义 4

102011.3个性化推荐服务的发展现状 5

3515第2章客户需求分析 5

281342.1客户需求挖掘方法 5

252442.1.1数据挖掘技术 5

94122.1.2用户访谈与问卷调查 5

75812.1.3用户行为分析 5

216472.1.4社交媒体监测 5

278922.2客户需求分类 6

181832.2.1基于产品类别的需求分类 6

323112.2.2基于用户群体的需求分类 6

150652.2.3基于消费场景的需求分类 6

18052.2.4基于个性化特征的需求分类 6

251132.3客户需求演变趋势 6

512.3.1个性化需求增强 6

34812.3.2绿色环保意识提升 6

35792.3.3智能化需求增长 6

133212.3.4便捷性需求提升 6

106052.3.5社交属性需求凸显 6

15108第3章个性化推荐算法研究 7

306343.1常用个性化推荐算法 7

228873.1.1基于内容的推荐算法 7

269573.1.2协同过滤推荐算法 7

260413.1.3混合推荐算法 7

188973.2算法优化策略 7

144343.2.1冷启动问题优化 7

264513.2.2算法实时性优化 7

186903.2.3多维度用户兴趣建模 8

320343.3算法评估与选择 8

100303.3.1离线评估方法 8

81793.3.2在线评估方法 8

128863.3.3算法选择 8

8388第4章数据挖掘与处理 8

209054.1用户行为数据采集 9

173164.2数据预处理 9

133474.3数据挖掘与分析 9

20994第5章个性化推荐系统架构设计 10

87655.1系统模块划分 10

31245.1.1用户模块 10

301555.1.2数据收集模块 10

236215.1.3数据处理模块 10

128085.1.4推荐算法模块 10

318385.1.5推荐结果展示模块 10

176445.1.6系统评估与优化模块 11

54395.2系统框架设计 11

10825.2.1用户模块 11

157745.2.2数据收集模块 11

194295.2.3数据处理模块 11

187945.2.4推荐算法模块 11

42875.2.5推荐结果展示模块 11

41645.2.6系统评估与优化模块 11

45025.3系统关键技术 11

196335.3.1用户画像构建技术 11

251195.3.2商品画像构建技术 11

4565.3.3相似度计算技术 12

98315.3.4深度学习技术 12

8765.3.5分布式计算与存储技术 12

191065.3.6实时推荐技术 12

23901第6章用户画像构建 12

88436.1用户画像概念与作用 12

306106.1.1用户画像定义 12

298796.1.2用户画像作用 12

27606.2用户画像构建方法 12

229186.2.1数据收集 12

200106.2.2数据处理与分析 13

211426.2.3标签体系构建 13

203396.2.4用户画像 13

263486.3用户画像更新与优化 13

125476.3.1用户行为跟踪 13

125816.3.2用户画像更新策略 13

96616.3.3用户画像优化方法 13

30828第7章个性化推荐策略实现 13

1657.1内容推荐策略 13

292087.1.1用户行为数据分析 14

78297.1.2商品特征提取 14

309907.1.3推荐算法选择 14

252237.1.4实时更新与优化 14

126377.2协同过滤推荐策略 14

3277.2.1用户相似度计算 14

4417.2.2商品相似度计算 14

326437.2.3推