多渠道数据融合下的精准推荐策略.doc

多渠道数据融合下的精准推荐策略

TOC\o1-2\h\u30628第一章：引言 3

292101.1研究背景 3

278331.2研究目的和意义 3

11461第二章：多渠道数据融合技术 4

212722.1数据融合概述 4

25982.1.1数据融合的定义 4

37372.1.2数据融合的发展历程 4

198022.1.3数据融合的应用领域 4

46082.2多渠道数据融合方法 4

209292.2.1数据集成方法 4

307372.2.2数据预处理方法 4

267092.2.3数据融合算法 4

292152.3数据预处理与清洗 5

308312.3.1数据预处理 5

82302.3.2数据清洗 5

18429第三章：用户画像构建 5

181023.1用户画像概念与价值 5

118393.1.1用户画像概念 5

146483.1.2用户画像价值 5

198363.2用户特征提取 6

172363.2.1基本信息提取 6

49443.2.2行为数据提取 6

293093.2.3消费记录提取 6

318783.2.4社交媒体数据提取 6

268643.3用户画像建模方法 6

165323.3.1文本挖掘法 6

280783.3.2协同过滤法 6

271953.3.3深度学习方法 7

187413.3.4综合建模法 7

199243.3.5机器学习方法 7

15616第四章：推荐系统基础 7

49434.1推荐系统概述 7

51494.2推荐系统关键技术 7

309654.3推荐系统评估指标 8

32086第五章：基于多渠道数据的协同过滤推荐 8

239125.1协同过滤推荐概述 8

91535.1.1定义与分类 8

211135.1.2原理与优势 8

247575.2用户相似度计算 9

183755.2.1相似度计算方法 9

313445.2.2优化策略 9

49375.3物品相似度计算 9

156085.3.1相似度计算方法 9

38835.3.2优化策略 10

26366第六章：基于内容的推荐 10

326896.1基于内容的推荐概述 10

293816.2内容特征提取 10

186746.2.1文本预处理 10

172466.2.3特征选择 11

316606.3推荐算法实现 11

165756.3.1用户兴趣模型构建 11

147226.3.2内容相似度计算 11

3716.3.3推荐列表 11

13410第七章：混合推荐策略 12

222697.1混合推荐概述 12

271117.2混合推荐方法 12

312687.2.1加权混合 12

7517.2.2特征融合 12

160607.2.3模型融合 12

165737.2.4集成学习 12

129757.3混合推荐策略优化 13

277507.3.1算法选择 13

272167.3.2权重调整 13

87857.3.3特征工程 13

31357.3.4模型调优 13

253657.3.5评估与反馈 13

353第八章：多渠道数据融合下的推荐策略优化 13

235558.1优化策略概述 13

45448.2基于多渠道数据的推荐策略 13

115318.2.1数据预处理 13

156998.2.2特征工程 14

243038.2.3推荐算法选择与融合 14

225148.3推荐策略功能评估 14

5080第九章应用案例分析 15

271429.1电商推荐案例分析 15

35329.1.1案例背景 15

91489.1.2数据来源与处理 15

167889.1.3推荐策略 15

242569.1.4案例效果 15

87239.2社交媒体推荐案例分析 15

191409.2.1案例背景 15

284519.2.2数据来源与处理 16

8719.2.3推荐策略 16

277489.2.4案例效果 16

5729.3其他领域推荐案例分析 16

183589.3.1在线教育推荐案例 16

138129.3.2新