以用户为中心的电商个性化推荐系统优化策略研究.doc

以用户为中心的电商个性化推荐系统优化策略研究

TOC\o1-2\h\u16108第1章引言 3

195161.1研究背景 3

319891.2研究意义 3

216291.3研究内容与方法 3

301361.3.1研究内容 3

112001.3.2研究方法 4

18672第2章个性化推荐系统概述 4

200262.1个性化推荐系统的定义 4

60762.2个性化推荐系统的分类 4

80102.2.1内容推荐 4

194092.2.2协同过滤推荐 5

282502.2.3混合推荐 5

310622.3个性化推荐系统的关键技术 5

327202.3.1数据预处理 5

144722.3.2用户建模 5

88602.3.3推荐算法 5

321522.3.4评估与优化 5

24359第3章电商个性化推荐系统现状分析 5

267243.1国内外电商个性化推荐系统发展概况 5

293473.1.1国际发展概况 5

48493.1.2国内发展概况 6

87283.2电商个性化推荐系统存在的问题 6

237703.2.1数据质量与准确性 6

27243.2.2冷启动问题 6

253543.2.3推荐多样性 6

1833.2.4用户隐私保护 6

37143.3电商个性化推荐系统的优化需求 6

241623.3.1提高数据质量与准确性 6

148313.3.2解决冷启动问题 7

248163.3.3提升推荐多样性 7

116183.3.4加强用户隐私保护 7

30812第四章用户画像构建 7

267354.1用户画像的概念与作用 7

162274.2用户画像的构建方法 7

139354.3用户画像的数据来源与处理 8

18756第五章个性化推荐算法研究 8

96695.1常见的个性化推荐算法 8

67705.1.1协同过滤算法 8

5935.1.2内容推荐算法 8

29965.1.3混合推荐算法 8

134325.2个性化推荐算法的改进 9

50155.2.1矩阵分解技术 9

126475.2.2深度学习技术 9

41255.2.3用户行为序列模型 9

200955.3个性化推荐算法的评估与选择 9

150995.3.1评估指标 9

64115.3.2评估方法 9

12805.3.3算法选择 9

7337第6章个性化推荐系统评价指标 9

146616.1评价指标的定义与作用 9

56556.1.1评价指标的定义 9

39366.1.2评价指标的作用 10

156766.2常见的个性化推荐系统评价指标 10

193766.2.1准确性指标 10

267916.2.2多样性指标 10

182956.2.3新颖性指标 10

76446.2.4用户满意度指标 10

180176.3评价指标的优化策略 11

320336.3.1提高准确性指标 11

280726.3.2优化多样性指标 11

114396.3.3增强新颖性指标 11

43436.3.4提升用户满意度指标 11

18035第7章用户体验优化策略 11

275737.1用户体验的概念与重要性 11

94077.1.1用户体验的概念 11

208357.1.2用户体验的重要性 12

34847.2用户体验优化的方法 12

302587.2.1数据分析与挖掘 12

311367.2.2界面设计优化 12

145867.2.3交互设计优化 12

231507.2.4内容优化 12

251457.2.5技术优化 12

98107.3用户体验优化的实践案例 12

10184第8章数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用 13

229308.1数据挖掘技术概述 13

8648.2数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用 13

254488.2.1关联规则挖掘 13

66968.2.2分类与预测 13

255488.2.3聚类分析 13

97048.2.4时序分析 14

21548.3数据挖掘技术的优化策略 14

52668.3.1特征选择与特征提取 14

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