高效电商平台推荐系统架构设计
TOC\o1-2\h\u23572第1章引言 3
311371.1背景与意义 3
47031.2研究目的与内容 4
304411.3研究方法与组织结构 4
29742第2章电商平台推荐系统概述 4
56682.1推荐系统发展历程 4
214132.2推荐系统分类与原理 5
79122.2.1基于内容的推荐 5
102332.2.2协同过滤推荐 5
106662.2.3基于模型的推荐 5
301012.2.4混合推荐 5
265712.3电商平台推荐系统的挑战与机遇 5
29810第3章电商平台推荐系统架构设计 6
135863.1系统架构设计原则 6
200083.1.1高效性原则 6
15293.1.2可扩展性原则 6
229093.1.3稳定性原则 6
85743.1.4安全性原则 6
101133.1.5用户个性化原则 6
190283.2总体架构设计 6
57523.2.1架构分层 7
231993.2.2数据流程 7
2893.2.3系统集成 7
119453.3关键模块设计与功能划分 7
53983.3.1数据预处理模块 7
241153.3.2推荐算法模块 7
290223.3.3实时推荐模块 7
3303.3.4离线推荐模块 7
303153.3.5推荐结果展示模块 7
25803第4章数据预处理与存储 8
151214.1数据来源与采集 8
296894.2数据预处理技术 8
302754.3数据存储与管理 9
2002第5章用户画像与商品表示 9
275365.1用户画像构建 9
46165.1.1用户数据收集 9
63285.1.2数据预处理 9
22515.1.3特征提取 9
53405.1.4用户画像模型构建 9
250235.2商品特征表示 10
220205.2.1商品数据收集 10
76425.2.2数据预处理 10
307475.2.3商品特征提取 10
135665.2.4商品特征表示 10
144835.3用户与商品的关联分析 10
265025.3.1用户与商品的交互数据 10
133845.3.2用户与商品关联模型 10
279395.3.3用户与商品关联分析应用 10
8541第6章推荐算法选择与实现 10
296296.1常用推荐算法概述 10
197536.1.1协同过滤算法 10
138706.1.2内容推荐算法 11
98426.1.3深度学习推荐算法 11
292086.1.4强化学习推荐算法 11
78096.2算法选择依据 11
320366.2.1数据特点 11
163426.2.2业务场景 11
320976.2.3系统功能要求 11
39766.2.4冷启动问题 11
96496.3算法实现与优化 11
139686.3.1协同过滤算法实现与优化 11
77636.3.2内容推荐算法实现与优化 11
68086.3.3深度学习推荐算法实现与优化 12
171686.3.4强化学习推荐算法实现与优化 12
2558第7章冷启动问题解决方案 12
275527.1冷启动问题概述 12
320417.2基于内容的推荐算法解决冷启动问题 12
225767.2.1利用项目元数据 12
162357.2.2基于内容的协同过滤 12
274497.2.3利用外部信息源 12
92157.3利用社会化信息解决冷启动问题 13
253597.3.1基于社交网络的推荐 13
204517.3.2利用用户群体特征 13
63457.3.3结合社会化标签 13
10146第8章系统功能评估与优化 13
141868.1评估指标与方法 13
103108.1.1评估指标 13
136988.1.2评估方法 13
279198.2系统功能分析 14
278018.2.1系统瓶颈分析 14
285728.2.2功能监控 14
176938.3功能优化策略 14
160458.3.1数据库优化 14
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