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以人工智能为核心的电商个性化推荐系统升级方案

TOC\o1-2\h\u15461第1章项目背景与目标 4

212511.1个性化推荐系统发展现状 5

10591.2电商平台个性化推荐需求 5

84531.2.1提高推荐准确性 5

194661.2.2优化推荐多样性 5

201391.2.3实时性与动态性 5

249991.2.4提高推荐解释性 5

98021.3升级方案目标与预期效果 5

135811.3.1提高推荐准确性 5

129111.3.2增强推荐多样性 6

159261.3.3实现实时动态推荐 6

195281.3.4提高推荐解释性 6

5708第2章人工智能技术概述 6

5792.1机器学习基础 6

113362.1.1监督学习 6

165582.1.2无监督学习 6

306062.1.3半监督学习 6

134122.1.4集成学习 7

246902.2深度学习原理 7

245182.2.1神经网络 7

55712.2.2卷积神经网络（CNN） 7

236952.2.3循环神经网络（RNN） 7

327222.2.4对抗网络（GAN） 7

228582.3强化学习应用 7

175502.3.1Q学习 7

60002.3.2策略梯度方法 7

116932.3.3深度强化学习 8

6008第3章个性化推荐算法升级 8

23043.1现有推荐算法分析 8

190373.2协同过滤算法优化 8

72553.3内容推荐算法改进 8

72723.4深度学习在推荐系统中的应用 9

20903第4章用户画像构建与更新 9

28844.1用户行为数据采集 9

95554.1.1浏览行为数据：对用户在电商平台的浏览路径、页面停留时间、商品等信息进行采集； 9

188464.1.2购买行为数据：对用户的购买记录、购物车、收藏夹、商品评价等信息进行采集； 9

286154.1.3社交互动数据：对用户在电商平台上的关注、分享、评论、点赞等社交行为进行采集； 9

176344.1.4有哪些信誉好的足球投注网站行为数据：对用户的有哪些信誉好的足球投注网站关键词、有哪些信誉好的足球投注网站频率、有哪些信誉好的足球投注网站结果等信息进行采集； 9

114524.1.5用户设备信息：对用户使用的设备类型、操作系统、浏览器等信息进行采集。 9

178844.2用户特征提取 9

137994.2.1人口统计学特征：包括性别、年龄、地域、教育程度等； 9

274464.2.2消费特征：包括购买力、消费频率、购买偏好等； 10

214754.2.3兴趣爱好特征：通过对用户行为数据的分析，挖掘用户的兴趣爱好，如时尚、科技、运动等； 10

300094.2.4个性特征：包括用户的性格、价值观、生活方式等，可通过用户在社交平台的行为数据进行分析； 10

244634.2.5用户需求特征：通过对用户有哪些信誉好的足球投注网站行为、购买行为等数据的分析，挖掘用户的需求。 10

215584.3用户画像构建方法 10

161864.3.1基于标签体系的用户画像构建：通过将用户特征进行标签化，构建用户标签体系，从而实现用户画像的构建； 10

141994.3.2基于机器学习算法的用户画像构建：运用聚类、分类、神经网络等算法，对用户特征进行学习和建模，实现用户画像的构建； 10

98094.3.3基于深度学习的用户画像构建：利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，对用户特征进行更深层次的学习和表示； 10

22404.3.4用户画像融合方法：结合多种数据源和构建方法，实现用户画像的互补和优化。 10

295534.4用户画像动态更新策略 10

247224.4.1基于时间衰减的用户画像更新：根据用户行为数据的时间权重，对用户画像进行动态调整； 10

102464.4.2基于增量学习的用户画像更新：通过捕捉用户行为数据的变化，对用户特征进行增量学习，实现用户画像的更新； 10

86594.4.3基于用户反馈的用户画像更新：通过收集用户对推荐结果的反馈，如、收藏、购买等，调整用户画像； 10

35504.4.4基于社交网络信息的用户画像更新：利用社交网络中用户关系和互动信息，对用户画像进行动态调整。 10

8085第5章商品信息处理与标签化 10

6025.1商品数据清洗与预处理 11

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