农产品电商平台个性化推荐系统开发.doc

农产品电商平台个性化推荐系统开发

TOC\o1-2\h\u32607第1章绪论 3

19561.1背景与意义 3

69641.2研究目标与内容 3

133371.3研究方法与路径 4

9373第2章相关理论与技术概述 4

163002.1电商平台概述 4

36142.2个性化推荐系统发展历程 4

213982.3农产品电商特点及推荐系统需求 4

4332.4相关技术概述 5

2317第3章农产品电商平台架构设计 5

221183.1系统总体架构 5

150413.2数据采集与处理模块 6

11333.3用户行为分析模块 6

285133.4个性化推荐模块 6

4621第4章个性化推荐算法研究 6

33634.1推荐算法概述 6

24374.2协同过滤算法 7

180794.2.1用户协同过滤 7

181764.2.2物品协同过滤 7

295714.3内容推荐算法 7

99704.3.1基于用户特征的推荐 7

235324.3.2基于物品特征的推荐 7

83494.4深度学习推荐算法 7

295334.4.1神经协同过滤算法 7

301014.4.2序列推荐算法 8

104204.4.3多任务学习推荐算法 8

98434.4.4注意力机制推荐算法 8

23184第5章用户画像构建 8

77095.1用户画像概述 8

153545.2用户数据预处理 8

205535.3用户标签体系构建 8

49515.4用户画像更新与优化 9

11562第6章农产品特征提取与处理 9

199486.1农产品特征概述 9

70106.2农产品属性提取 9

298186.2.1基本属性提取 9

293626.2.2品质特性提取 9

127316.2.3产地信息提取 10

12806.3农产品关联分析 10

250306.3.1购物篮分析 10

288376.3.2用户行为分析 10

65696.4农产品分类与标签化 10

36236.4.1农产品分类 10

206666.4.2农产品标签化 10

7372第7章个性化推荐系统实现 10

249327.1系统设计原则与目标 10

114277.1.1设计原则 10

14117.1.2设计目标 11

312237.2系统功能模块实现 11

211387.2.1用户模块 11

197897.2.2推荐模块 11

72117.2.3商品模块 11

195437.2.4算法模块 11

60617.3推荐算法集成与优化 11

193377.3.1算法集成 11

128137.3.2算法优化 11

279457.4系统测试与评估 12

207537.4.1测试方法 12

5317.4.2评估指标 12

17292第8章个性化推荐系统应用案例 12

4048.1案例一：基于用户行为的推荐 12

838.1.1用户行为数据收集 12

227808.1.2用户行为模型构建 12

46128.1.3推荐算法设计 12

63578.1.4推荐结果展示与评估 12

158298.2案例二：基于农产品属性的推荐 12

299358.2.1农产品属性数据整理 12

97298.2.2农产品属性与用户偏好的关联分析 12

301058.2.3推荐算法设计 12

277998.2.4推荐结果展示与评估 13

275778.3案例三：基于用户画像的推荐 13

168158.3.1用户画像构建 13

17068.3.2用户画像与农产品推荐的关联分析 13

246568.3.3推荐算法设计 13

87128.3.4推荐结果展示与评估 13

224188.4案例四：跨域推荐与个性化营销 13

211988.4.1跨域数据融合 13

106868.4.2用户行为分析 13

139398.4.3跨域推荐算法设计 13

229038.4.4个性化营销策略与推荐结果展示 13

23533第9章系统优化与扩展 13

320589.1系统功能优化 13

76119.1.1数据处理效率提升 13