智能购物推荐算法研发.doc

智能购物通过AI算法推荐个性化商品 #生活知识# #购物技巧# #智能购物#

智能购物推荐算法研发

TOC\o1-2\h\u363第1章引言4

13161.1研究背景4

315651.2研究目的与意义4

244561.3研究内容与组织结构4

16033第一章：引言，介绍研究背景、研究目的与意义以及研究内容与组织结构。4

7718第二章：智能购物推荐算法相关技术综述，分析现有推荐算法及其优缺点。4

26772第三章：用户行为数据挖掘技术，介绍用户行为数据采集、预处理和特征提取方法。4

28676第四章：基于深度学习与矩阵分解的智能购物推荐算法研究，探讨先进技术在购物推荐领域的应用。5

119第五章：实时性与个性化智能购物推荐算法设计，结合实时数据与用户反馈，实现推荐算法的优化。5

2569第六章：实验与分析，对所提出的推荐算法进行实验验证，分析算法功能。5

28421第七章：总结与展望，总结本研究的主要成果，并对未来研究方向进行展望。5

25513第2章智能购物推荐算法概述5

248032.1购物推荐系统发展历程5

179092.2智能购物推荐算法分类5

301952.3智能购物推荐算法的应用场景6

10252第3章数据预处理6

277663.1数据采集与清洗6

277203.1.1数据来源6

117963.1.2数据清洗6

275443.2数据预处理方法7

56943.2.1数据整合7

268553.2.2数据规范化7

175443.2.3数据采样7

52513.3数据特征工程7

89403.3.1特征提取7

183913.3.2特征选择7

181993.3.3特征组合7

9216第4章用户画像构建7

202744.1用户行为分析8

209994.1.1用户浏览行为8

76114.1.2用户购买行为8

229674.1.3用户评价行为8

136794.1.4用户社交行为8

277604.2用户特征提取8

157104.2.1人口统计学特征8

111224.2.2消费特征8

139664.2.3兴趣特征8

280004.2.4社交特征8

306924.3用户画像应用9

258814.3.1个性化推荐9

271794.3.2营销策略优化9

235714.3.3用户价值评估9

34364.3.4商品推荐理由9

1248第5章商品画像构建9

230325.1商品特征提取9

201005.1.1基本属性提取9

252995.1.2文本特征提取9

101755.1.3图片特征提取9

31685.1.4用户行为特征提取9

229145.2商品分类与标签体系10

3785.2.1商品分类体系10

66915.2.2商品标签体系10

88105.2.3商品标签权重分配10

181825.3商品画像应用10

174825.3.1商品推荐10

32955.3.2用户画像完善10

17325.3.3营销活动优化10

220055.3.4库存管理优化10

20085第6章基于内容的推荐算法10

73436.1基于内容的推荐算法原理11

33286.1.1特征提取11

257266.1.2用户偏好模型11

308186.1.3推荐11

293296.2文本相似度计算方法11

50276.2.1余弦相似度11

117716.2.2编辑距离11

84396.2.3Jaccard相似系数11

45866.3基于内容的推荐算法优化12

290706.3.1项目特征扩展12

190986.3.2用户偏好动态更新12

269416.3.3结合协同过滤12

68966.3.4模型调优12

31790第7章协同过滤推荐算法12

224987.1用户基于协同过滤推荐算法12

243647.1.1算法原理12

286877.1.2相似度计算方法12

100657.1.3邻居选择策略12

269397.1.4推荐列表13

153887.2商品基于协同过滤推荐算法13

190847

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