电商行业个性化推荐系统大数据平台建设
TOCo1-2h㉓2第1章引言 3
2101.1背景与意义 3
83151.2国内外研究现状 3
12191.3本书组织结构 3
14413第2章个性化推荐系统概述 4
158682.1个性化推荐系统概念 4
183652.2推荐系统的分类 4
99822.3个性化推荐系统的主要算法 5
278712.4个性化推荐系统在电商行业的应用 5
9412第3章大数据平台技术概述 5
8093.1大数据概念与特征 5
116923.2大数据技术架构 6
54403.3分布式存储与计算技术 6
165353.4数据挖掘与分析技术 6
4620第4章电商行业大数据特点与分析 7
302604.1电商行业数据概述 7
18774.2电商行业大数据特点 7
14334.3电商行业数据挖掘需求 8
303414.4电商行业个性化推荐系统挑战与机遇 8
7821第5章个性化推荐系统架构设计 9
154245.1系统总体架构 9
202735.2数据预处理模块 9
25455.3特征工程模块 9
61235.4推荐算法模块 10
10362第6章数据预处理技术 10
101836.1数据清洗与去噪 10
137356.1.1数据清洗 10
196156.1.2数据去噪 10
230736.2数据集成与融合 11
158206.2.1数据集成 11
91906.2.2数据融合 11
238646.3数据转换与归一化 11
208836.3.1数据转换 11
107476.3.2数据归一化 11
320116.4数据采样与分布式存储 11
145756.4.1数据采样 12
184916.4.2分布式存储 12
27359第7章特征工程与用户画像构建 12
12877.1特征提取与选择 12
54427.1.1特征提取 12
229557.1.2特征选择 12
147427.2特征降维与维度约减 12
115377.2.1主成分分析（PCA） 12
22707.2.2线性判别分析（LDA） 13
171317.2.3自动编码器（AE） 13
71247.2.4稀疏表示 13
280567.3用户画像构建 13
199067.3.1用户行为数据收集 13
112817.3.2数据预处理 13
223157.3.3特征提取与融合 13
318687.3.4用户标签 13
283227.4用户行为分析与建模 13
123067.4.1用户行为模式挖掘 13
106337.4.2用户兴趣建模 13
131817.4.3用户行为预测 13
254817.4.4用户满意度评估 14
5848第8章个性化推荐算法实现 14
273948.1协同过滤算法 14
150928.1.1用户协同过滤 14
250278.1.2物品协同过滤 14
301018.2内容推荐算法 14
319518.2.1基于内容的推荐 14
196498.2.2基于用户画像的推荐 14
253388.3混合推荐算法 14
105828.3.1加权混合推荐 14
106478.3.2分层混合推荐 15
90928.4深度学习在个性化推荐中的应用 15
101438.4.1神经协同过滤 15
245398.4.2序列推荐模型 15
232788.4.3多任务学习 15
27152第9章系统评估与优化 15
144769.1个性化推荐系统评估指标 15
88709.1.1准确性指标 15
184609.1.2多样性指标 15
161569.1.3用户满意度指标 16
112399.1.4系统实时性指标 16
62269.2系统功能分析 16
5439.2.1系统运行效率 16
85089.2.2系统资源利用率 16
126179.2.3系统稳定性 16
287109.3系统优化策略 16
2439.3.1数据预处理优化 16
222889.3.2算法优化 16