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实时个性化推荐算法优化研究

TOC\o1-2\h\u4299第一章绪论 3

325321.1研究背景 3

211791.2研究目的与意义 3

44031.3研究方法与内容安排 3

10928第二章：文献综述 4

7164第三章：实时个性化推荐算法分析 4

6526第四章：改进的实时个性化推荐算法 4

19634第五章：实验设计与结果分析 4

4120第六章：结论与展望 4

20051第二章相关理论与技术概述 4

235652.1实时个性化推荐算法发展现状 4

298412.2推荐系统的主要技术框架 4

217892.3现有推荐算法的分类与特点 5

10140第三章数据预处理与特征工程 5

154653.1数据清洗与预处理 5

243443.2特征提取与选择 6

5053.3特征归一化与降维 6

11771第四章实时个性化推荐算法设计 7

30004.1基于内容的推荐算法 7

118154.1.1算法原理 7

125684.1.2算法优化 7

209834.2协同过滤推荐算法 7

309654.2.1算法原理 7

48924.2.2算法优化 7

213624.3深度学习推荐算法 8

290544.3.1算法原理 8

61184.3.2算法优化 8

2551第五章模型训练与优化策略 8

38635.1模型训练方法 8

31135.2模型优化策略 9

215825.3超参数调整与优化 9

20413第六章评估指标与实验设计 10

276596.1推荐系统评估指标 10

32666.1.1精确度与召回率 10

95736.1.2覆盖率 10

61706.1.3新颖性 10

172376.1.4个性化程度 10

194606.1.5响应时间 10

55096.2实验设计与数据集 10

179936.2.1实验设计 10

92996.2.2数据集 10

124496.3实验结果分析 11

292226.3.1精确度与召回率分析 11

115776.3.2覆盖率分析 11

92966.3.3新颖性分析 11

42346.3.4个性化程度分析 11

143486.3.5响应时间分析 11

6888第七章实时个性化推荐算法应用案例分析 11

195447.1电商推荐案例 11

141867.1.1案例背景 11

40317.1.2算法设计 12

130757.1.3应用效果 12

64757.2视频推荐案例 12

139397.2.1案例背景 12

282207.2.2算法设计 12

238267.2.3应用效果 13

169457.3音乐推荐案例 13

249267.3.1案例背景 13

117547.3.2算法设计 13

186867.3.3应用效果 13

14541第八章面向多样场景的推荐算法优化 13

73418.1面向冷启动问题的优化策略 13

132638.1.1引言 14

205008.1.2基于用户属性的冷启动优化策略 14

62618.1.3基于物品属性的冷启动优化策略 14

248848.2面向稀疏数据的优化策略 14

299568.2.1引言 14

134068.2.2基于矩阵分解的优化策略 14

304978.2.3基于聚类技术的优化策略 14

63598.3面向动态场景的优化策略 15

287748.3.1引言 15

9128.3.2基于时间感知的优化策略 15

196498.3.3基于上下文信息的优化策略 15

14485第九章隐私保护与推荐算法 15

288159.1隐私保护问题及其挑战 15

84969.1.1隐私保护问题的背景与重要性 15

258129.1.2隐私保护面临的挑战 15

153029.2隐私保护推荐算法设计 16

107579.2.1数据脱敏与加密 16

153539.2.2联邦学习 16

36389.2.3隐私预算管理 16

257609.3隐私保护推荐算法评估 16

24809.3.1评估指标 16

129309.3.2评估方法 16