基于海量零售数据用户画像的推荐算法研究



基于海量零售数据用户画像的推荐算法研究

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基于海量零售数据用户画像的推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-17页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-14页
1.2.1 用户画像研究现状	第12-13页
1.2.2 个性化推荐算法研究现状	第13-14页
1.3 主要研究内容	第14-15页
1.4 论文组织结构	第15-17页
第二章相关理论及关键技术的介绍	第17-26页
2.1 数据挖掘相关技术介绍	第17-19页
2.1.1 数据挖掘理论及处理过程	第17-18页
2.1.2 数据挖掘算法及相关优化算法	第18-19页
2.2 用户画像相关介绍	第19-22页
2.2.1 用户画像概念	第19-20页
2.2.2 用户画像标签体系	第20-21页
2.2.3 用户画像构建方法	第21-22页
2.3 推荐算法相关介绍	第22-25页
2.3.1 基于项目的K近邻算法	第22-23页
2.3.2 基于用户的协同过滤算法	第23-25页
2.4 本章小结	第25-26页
第三章海量零售数据的采集与处理	第26-36页
3.1 海量零售户数据的采集	第26-31页
3.1.1 数据来源	第26页
3.1.2 终端数据聚类采集及巡点计划改进	第26-29页
3.1.3 基于百度API定位终端数据采集改进	第29-31页
3.2 数据预处理	第31-33页
3.2.1 数据清洗	第31-33页
3.2.2 数据集成与转换	第33页
3.3 分布式海量数据处理	第33-35页
3.4 本章小结	第35-36页
第四章多层次用户画像数学模型的建立与研究	第36-52页
4.1 用户画像指标体系	第36-38页
4.2 多层次多维度用户画像建模	第38-41页
4.3 群组用户画像模型构建	第41-46页
4.3.1 基于FCM算法的用户画像模型聚类	第41-44页
4.3.2 优化改进FCM聚类算法	第44-46页
4.4 实验结果及其分析	第46-50页
4.4.1 实验标准数据集	第46-47页
4.4.2 实验环境	第47页
4.4.3 实验结果	第47-50页
4.5 本章小结	第50-52页
第五章基于离散量和用户偏好相似度修正的推荐算法研究	第52-63页
5.1 传统相似度问题	第52-53页
5.2 传统相似度的改进	第53-56页
5.2.1 离散量的定义	第53-54页
5.2.2 离散量的相似度修正	第54-55页
5.2.3 用户偏好相似度修正	第55-56页
5.2.4 基于离散量和用户偏好的相似度辅助修正	第56页
5.3 基于离散量和用户偏好相似度修正的推荐算法	第56-57页
5.4 实验结果及其分析	第57-61页
5.4.1 实验标准数据集	第57页
5.4.2 实验环境和度量标准	第57-58页
5.4.3 实验结果	第58-61页
5.5 本章小结	第61-63页
第六章零售信息个性化推荐系统实现与结果分析	第63-73页
6.1 系统的总体设计	第63-65页
6.1.1 系统架构设计	第63-64页
6.1.2 软件架构设计	第64-65页
6.2 主要功能模块设计与展现	第65-70页
6.2.1 系统的总体架构图	第65-66页
6.2.2 零售数据采集模块	第66-67页
6.2.3 用户画像构建模块	第67-68页
6.2.4 推荐结果展示模块	第68-70页
6.3 应用结果分析	第70-72页
6.4 本章小结	第72-73页
第七章总结与展望	第73-75页
7.1 本文工作总结	第73-74页
7.2 研究展望	第74-75页
参考文献	第75-80页
致谢	第80-81页
攻读学位期间的研究成果	第81页

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