| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第13-15页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第15-21页 |
| 2.1 个性化推荐 | 第15-19页 |
| 2.1.1 推荐算法 | 第15-18页 |
| 2.1.2 聚类模型 | 第18-19页 |
| 2.1.3 基于搜索的算法 | 第19页 |
| 2.2 大数据和数据挖掘 | 第19-21页 |
| 2.2.1 大数据的定义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 数据挖掘在电商领域的应用 | 第20-21页 |
| 第3章 电商平台的个性化推荐借鉴 | 第21-26页 |
| 3.1 顾客到顾客的协同过滤 | 第21-23页 |
| 3.2 商品到商品的协同过滤 | 第23页 |
| 3.3 离线计算提高扩展性 | 第23-24页 |
| 3.4 亚马逊个性化推荐借鉴 | 第24-26页 |
| 第4章 淘宝移动端用户大数据分析 | 第26-32页 |
| 4.1 淘宝移动端大数据技术应用范围 | 第26-27页 |
| 4.2 使用大数据分析优化用户搜索结果序列 | 第27-32页 |
| 4.2.1 搜索结果序列优化方案设计 | 第27-29页 |
| 4.2.2 搜索结果序列优化分析 | 第29-32页 |
| 第5章 基于大数据的淘宝移动端搜索个性化推荐策略分析与优化 | 第32-55页 |
| 5.1 淘宝移动端个性化推荐策略分析 | 第32-37页 |
| 5.1.1 原有搜索个性化推荐策略概述 | 第32-36页 |
| 5.1.2 原有搜索个性化推荐策略优缺点分析 | 第36-37页 |
| 5.2 淘宝移动端搜索个性化推荐策略优化 | 第37-55页 |
| 5.2.1 排序算法优化 | 第37-44页 |
| 5.2.2 运营工具优化 | 第44-49页 |
| 5.2.2.1 出价指导工具优化 | 第46-48页 |
| 5.2.2.2 人群优化工具优化 | 第48-49页 |
| 5.2.3 市场策略优化 | 第49-55页 |
| 第6章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
| 声明 | 第59页 |