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基于中小型电商平台的个性化推荐系统建模

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第9-12页
    1.1 引言第9页
    1.2 推荐系统国内外应用的现状第9-10页
    1.3 本文所做的工作第10-12页
        1.3.1 中小型电商搭建推荐系统的难度第10-11页
        1.3.2 本文的主要研究内容第11-12页
第2章 推荐系统简介及常用推荐方案分析第12-19页
    2.1 推荐系统简介第12-13页
        2.1.1 推荐系统的核心第12页
        2.1.2 推荐系统的数据基础第12-13页
    2.2 推荐系统与协同过滤算法第13-14页
        2.2.1 协同过滤推荐算法简介第13页
        2.2.2 协同过滤推荐算法细分第13-14页
        2.2.3 冷启动问题第14页
    2.3 个性化推荐方案研究第14-19页
        2.3.1 基于内容相关性推荐方案第14-15页
        2.3.2 基于用户相关性的推荐方案第15-17页
        2.3.3 基于物品的协同过滤推荐方案第17-19页
第3章 中小型电商的个性化推荐方案选择第19-22页
    3.1 中小型电商的用户行为特点分析第19页
        3.1.1 初创阶段电商平台的特点第19页
        3.1.2 成长阶段电商平台的特点第19页
    3.2 适合中小型电商的个性化推荐方案第19-22页
        3.2.1 方案选择第19-21页
        3.2.2 策略间的权重设置第21-22页
第4章 中小型电商推荐系统的信息收集方案第22-31页
    4.1 信息收集过程中需要注意的问题第22-23页
        4.1.1 信息收集的成本考虑第22页
        4.1.2 隐私和信息安全要求第22-23页
        4.1.3 数据清理和过滤第23页
    4.2 基于内容相关性推荐方案的信息收集方案第23-26页
        4.2.1 所需信息第23-24页
        4.2.2 信息收集方案设计第24-26页
    4.3 基于用户相关性推荐方案的信息收集方案第26-28页
        4.3.1 所需信息第26-27页
        4.3.2 信息收集方案设计第27-28页
    4.4 基于物品协同过滤推荐方案的信息收集方案第28-31页
        4.4.1 所需信息第28页
        4.4.2 信息收集方案设计第28-29页
        4.4.3 数据清理第29-31页
第5章 中小型电商推荐模型的建立第31-47页
    5.1 基于内容相关的商品相似度建模第31-36页
        5.1.1 关键词标签的权重计算规则第31页
        5.1.2 其他属性标签的权重第31-32页
        5.1.3 相似度数据的存储格式第32-33页
        5.1.4 商品相似度模型的实现第33-36页
    5.2 基于客户静态属性的客户相似度建模第36-40页
        5.2.1 用户属性的权重设定第36页
        5.2.2 用户相似度数据的存储格式第36页
        5.2.3 用户相似度模型的实现第36-40页
    5.3 基于物品的协同过滤模型第40-45页
        5.3.1 用户行为的权重设定第40页
        5.3.2 用户行为的存储格式第40-41页
        5.3.3 协同过滤模型的实现第41-45页
        5.3.4 小结第45页
    5.4 三种推荐模型协同工作第45-47页
第6章 试运行和推荐效果分析第47-52页
    6.1 试运行效果分析第47页
    6.2 试运行中遇到的问题第47-50页
        6.2.1 性能问题及其优化方案第47-48页
        6.2.2 测试用户对推荐系统的影响第48-49页
        6.2.3 热销商品的问题第49-50页
    6.3 改进后的效果分析第50-52页
        6.3.1 推荐质量分析第50-51页
        6.3.2 推荐效率分析第51页
        6.3.3 遗留问题第51-52页
第7章 结论与展望第52-53页
    7.1 主要工作和创新点第52页
    7.2 展望第52-53页
参考文献第53-55页

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