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基于大数据的智能推荐系统

TOC\o1-2\h\u32669第1章引言 4

51161.1大数据背景与推荐系统发展 4

98521.1.1推荐系统发展历程 4

314391.1.2推荐系统技术演进 4

108281.1.3推荐系统面临的挑战 4

262751.2智能推荐系统的意义与价值 5

83591.2.1提高用户体验 5

305131.2.2促进产品销售 5

124801.2.3优化资源配置 5

111941.2.4增强社交互动 5

261861.3研究方法与章节安排 5

32781.3.1文献综述法：通过梳理国内外相关研究，了解推荐系统的发展现状、技术演进及存在的问题，为后续研究提供理论依据。 5

196041.3.2系统分析法：对智能推荐系统中的关键环节进行剖析，探讨各环节的技术解决方案，为构建高效、智能的推荐系统提供指导。 5

44791.3.3实证分析法：结合实际案例，对智能推荐系统的效果进行验证，为理论与实践的紧密结合提供支持。 5

70381.4基于大数据的推荐系统关键技术 5

7521.5智能推荐算法研究 5

197721.6智能推荐系统的应用与案例分析 5

311391.7智能推荐系统的未来发展趋势与展望 5

27389第2章推荐系统基础理论 5

107402.1推荐系统的概念与分类 5

40752.1.1推荐系统的定义 5

86082.1.2推荐系统的分类 6

238492.2推荐系统的相关算法 6

261822.2.1基于内容的推荐算法 6

119552.2.2协同过滤推荐算法 6

95482.2.3混合推荐算法 6

82722.2.4基于模型的推荐算法 6

265092.3推荐系统的评估指标 7

109912.3.1准确率 7

40142.3.2覆盖率 7

97742.3.3新颖性 7

246102.3.4信任度 7

58542.3.5实时性 7

281772.3.6计算复杂度 7

15027第3章大数据技术概述 7

206793.1大数据概念与特性 7

6563.1.1大数据定义 7

64883.1.2大数据特性 7

307273.2大数据处理技术 8

155103.2.1数据采集与预处理 8

122943.2.2数据存储与管理 8

106413.2.3数据处理与分析 8

153083.2.4数据挖掘与机器学习 8

228393.2.5数据可视化与交互 8

211413.3大数据在各领域的应用 8

183813.3.1金融领域 8

4193.3.2医疗领域 8

39263.3.3互联网领域 9

239473.3.4智能制造领域 9

210383.3.5城市管理与交通领域 9

181613.3.6能源领域 9

24404第4章数据预处理 9

97494.1数据清洗与去重 9

16014.1.1数据清洗 9

235234.1.2数据去重 9

323174.2数据转换与归一化 10

236484.2.1数据转换 10

96144.2.2数据归一化 10

178394.3特征工程与选择 10

161234.3.1特征工程 10

81914.3.2特征选择 10

18542第5章用户画像与物品画像 10

56615.1用户画像构建 10

71135.1.1用户画像定义 11

131975.1.2用户画像构建方法 11

212775.1.3用户画像更新与优化 11

236235.2物品画像构建 11

296745.2.1物品画像定义 11

50115.2.2物品画像构建方法 11

166565.2.3物品画像更新与优化 12

47645.3用户与物品画像的应用 12

208905.3.1个性化推荐 12

298675.3.2精准营销 12

149855.3.3用户需求挖掘 12

118195.3.4物品评价分析 12

195255.3.5人群细分 12

27878第6章基于内容的推荐算法 12

103446.1内容推荐算法原理 12

130876.2文本挖掘与主题模型 12

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