个性化推荐算法研发及实施规划.doc

个性化推荐算法研发及实施规划

TOC\o1-2\h\u16938第一章绪论 3

57311.1研究背景 3

189881.2研究目的与意义 3

132871.3研究内容与方法 3

25633第二章个性化推荐算法概述 4

217972.1个性化推荐算法发展历程 4

243692.2个性化推荐算法分类 4

172052.3个性化推荐算法的核心技术 5

1117第三章数据采集与预处理 5

241223.1数据来源与类型 5

25233.1.1数据来源 5

265573.1.2数据类型 6

180363.2数据清洗与整合 6

125903.2.1数据清洗 6

196043.2.2数据整合 6

222903.3数据预处理方法 6

49183.3.1数据规范化 7

140483.3.2特征选择 7

171043.3.3特征降维 7

319093.3.4特征编码 7

12003第四章用户画像构建 7

201954.1用户画像概念与构成 7

22784.2用户画像构建方法 8

46784.3用户画像应用案例 8

32668第五章推荐算法设计与实现 9

194935.1基于内容的推荐算法 9

220465.1.1特征提取 9

86805.1.2物品特征表示 9

61685.1.3推荐算法实现 9

94225.2协同过滤推荐算法 9

320115.2.1用户相似度计算 9

216695.2.2推荐算法实现 9

231925.3深度学习推荐算法 10

228915.3.1深度神经网络结构设计 10

179475.3.2特征表示学习 10

130585.3.3推荐算法实现 10

18461第六章算法功能评估 10

223486.1评估指标体系 10

226366.1.1准确性指标 10

149636.1.2覆盖率指标 11

204406.1.3多样性指标 11

230826.1.4时效性指标 11

94416.2评估方法与工具 11

276826.2.1评估方法 11

130266.2.2评估工具 11

43666.3实验设计与分析 11

19106.3.1实验设计 12

145726.3.2实验步骤 12

205256.3.3实验分析 12

2669第七章系统架构与模块设计 12

48167.1系统整体架构 12

283327.2核心模块设计 13

278357.3系统优化与扩展 13

11160第八章推荐算法在行业中的应用 14

148738.1电商行业应用案例 14

27498.1.1概述 14

194698.1.2案例一：商品推荐 14

141648.1.3案例二：优惠券推荐 14

197228.1.4案例三：个性化有哪些信誉好的足球投注网站 14

55628.2娱乐行业应用案例 14

114878.2.1概述 14

101808.2.2案例一：电影推荐 14

313058.2.3案例二：音乐推荐 14

277848.2.4案例三：游戏推荐 14

322748.3教育行业应用案例 15

244648.3.1概述 15

194468.3.2案例一：课程推荐 15

68078.3.3案例二：学习资料推荐 15

245548.3.4案例三：教师推荐 15

30272第九章安全与隐私保护 15

211209.1个性化推荐中的隐私问题 15

105969.2隐私保护技术 16

177859.3安全策略与实施 16

9193第十章项目实施与展望 16

2911810.1项目实施计划 16

237110.1.1项目启动阶段 16

1903510.1.2需求分析阶段 17

410810.1.3算法研发阶段 17

108310.1.4系统开发与集成阶段 17

3055510.1.5项目验收与推广阶段 17

426010.2项目风险管理 17

197910.2.1技术风险 17

1864110.2.2数据风险 17

126610.2.3项目进度风险 17

1512710.3项目成果与展望 18

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