第一章引言：电商用户行为分析与推荐算法优化的重要性第二章数据采集与预处理第三章用户行为分析第四章推荐算法优化第五章实验验证与结果分析第六章总结与展望

01第一章引言：电商用户行为分析与推荐算法优化的重要性

第1页：引言概述电商行业现状：全球电商市场规模已突破5万亿美元，中国占比超过40%，用户行为数据量年增长超过50%。用户行为分析的价值：通过分析用户浏览、购买、评论等行为，可提升用户满意度、复购率及平台营收。推荐算法的重要性：头部电商平台如淘宝、京东的推荐算法贡献了70%以上的商品曝光，优化空间巨大。研究背景：传统推荐算法（如协同过滤）在冷启动、数据稀疏性问题突出，需结合大数据