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基于人工智能的电商个性化推荐系统平台建设规划

TOC\o1-2\h\u30983第1章项目背景与需求分析 4

112041.1电商行业现状分析 4

167351.2个性化推荐系统的重要性 4

308561.3市场需求与前景 4

99331.4项目目标与预期效果 5

11699第2章人工智能技术概述 5

320202.1人工智能发展历程 5

223142.2机器学习与深度学习技术 5

212292.3数据挖掘与知识发觉 5

229152.4人工智能在电商领域的应用 6

20561第3章个性化推荐系统原理与方法 6

91303.1推荐系统概述 6

153663.2个性化推荐算法分类 6

201373.3常见推荐算法介绍 7

27623.4推荐系统评估指标 7

9407第4章电商平台数据采集与预处理 8

113984.1数据源分析与选择 8

46544.1.1用户数据 8

124024.1.2商品数据 8

218554.1.3交易数据 8

243464.1.4社交数据 8

126294.1.5选择策略 8

85944.2数据采集方法与工具 9

154904.2.1数据采集方法 9

18974.2.2数据采集工具 9

305904.3数据预处理技术 9

23284.3.1数据清洗 9

292264.3.2数据标准化 9

212494.3.3数据转换 10

151784.4数据仓库构建 10

13304.4.1数据集成 10

301124.4.2数据存储 10

303534.4.3数据建模 10

17924.4.4数据索引 10

15900第5章用户画像与行为分析 10

145925.1用户画像概述 10

70025.2用户画像构建方法 10

82395.3用户行为数据挖掘 11

243755.4用户群体划分与标签化 11

1527第6章个性化推荐算法设计 12

166086.1协同过滤算法 12

129496.1.1用户协同过滤 12

98186.1.2商品协同过滤 12

81406.2内容推荐算法 12

263416.2.1基于内容的推荐 12

87686.2.2用户画像构建 12

321086.3混合推荐算法 12

180776.3.1协同过滤与内容推荐的融合 12

50156.3.2多模型融合推荐 12

186756.4深度学习在推荐算法中的应用 12

210436.4.1神经协同过滤 12

327486.4.2深度学习推荐模型 12

25696.4.3基于注意力机制的推荐算法 13

89076.4.4嵌入式推荐算法 13

8295第7章系统架构与模块设计 13

185227.1系统整体架构 13

176327.1.1数据源层 13

118107.1.2数据存储层 13

250997.1.3数据处理层 13

47857.1.4推荐算法层 13

23837.1.5应用服务层 13

6927.1.6展示层 13

230377.2推荐模块设计 14

143767.2.1协同过滤算法 14

97977.2.2矩阵分解算法 14

256007.2.3深度学习算法 14

278517.3用户模块设计 14

158437.3.1用户画像 14

132847.3.2用户行为分析 14

212347.3.3用户反馈 14

316887.4数据分析与处理模块设计 14

50507.4.1数据清洗 14

264227.4.2数据预处理 14

252787.4.3特征工程 15

30303第8章系统开发与实现 15

123478.1开发环境与工具选择 15

199958.1.1开发环境 15

217758.1.2开发工具 15

55448.2系统开发流程 15

117628.2.1需求分析 15

19268.2.2系统设计 15

167378.2.3系统实现 15

302658.2.4系统集成 16

199448.3系统测试与优化 16

194338.3.1系统测试 16

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