提高推荐准确性的技术路径与实践案例分析.docVIP

提高推荐准确性的技术路径与实践案例分析

TOC\o1-2\h\u23576第1章推荐系统概述 4

3991.1推荐系统的基本概念 4

23911.2推荐系统的类型与架构 4

127131.2.1推荐系统类型 4

166741.2.2推荐系统架构 4

253721.3推荐系统的挑战与评价指标 5

38241.3.1挑战 5

34161.3.2评价指标 5

9957第2章基于内容的推荐算法 6

32322.1内容推荐算法原理 6

128562.1.1推荐系统的基本概念 6

131282.1.2内容推荐算法的基本原理 6

143332.2特征提取与处理 6

148132.2.1文本特征提取 6

197652.2.2图像特征提取 7

116382.3案例分析：基于内容的电影推荐 7

200382.3.1数据准备 7

137722.3.2特征提取与处理 7

136432.3.3用户偏好建模与相似度计算 7

63422.3.4推荐结果展示 7

31715第3章协同过滤推荐算法 7

203703.1用户基于协同过滤算法 7

113593.1.1技术路径 8

249833.1.2实践案例分析 8

96053.2物品基于协同过滤算法 8

70883.2.1技术路径 8

279653.2.2实践案例分析 9

119293.3模型优化与扩展 9

45853.4案例分析：基于协同过滤的音乐推荐 9

21882第4章深度学习在推荐系统中的应用 10

223274.1神经协同过滤模型 10

281314.1.1神经协同过滤的原理与优势 10

47714.1.2深度神经网络在协同过滤中的应用 10

298984.1.3实践案例分析：基于深度神经协同过滤的电商平台商品推荐 10

320154.2序列模型在推荐系统中的应用 10

144004.2.1序列模型的基本概念与类型 10

107794.2.2循环神经网络在推荐系统中的应用 10

194454.2.3长短期记忆网络在推荐系统中的应用 10

69364.2.4实践案例分析：基于序列模型的新闻推荐系统 10

324584.3对抗网络在推荐系统中的应用 10

212054.3.1对抗网络的基本原理 10

168944.3.2对抗网络在推荐系统中的优势与挑战 10

144874.3.3实践案例分析：基于对抗网络的个性化音乐推荐 10

140114.4案例分析：基于深度学习的视频推荐 10

320104.4.1视频推荐系统的需求与挑战 10

308314.4.2深度学习在视频推荐中的应用策略 10

305914.4.3案例背景：某大型视频平台推荐系统升级 10

38424.4.4模型构建与优化：融合多模态信息的深度学习模型 10

43724.4.5模型评估与结果分析：离线评估与在线实验 11

238064.4.6未来展望：视频推荐系统的发展方向 11

161424.1节：介绍神经协同过滤模型，分析其相较于传统协同过滤的优势，以及深度学习在该领域的应用实践。 11

212264.2节：探讨序列模型在推荐系统中的应用，重点关注循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在推荐系统中的实际应用案例。 11

17624.3节：阐述对抗网络（GAN）在推荐系统中的应用，分析其优势及面临的挑战，并结合实践案例进行分析。 11

8344.4节：以视频推荐系统为案例，详细介绍深度学习在视频推荐中的应用策略，包括模型构建、优化、评估与结果分析，并对视频推荐系统的发展方向进行展望。 11

20600第5章多任务学习在推荐系统中的应用 11

164545.1多任务学习基本概念 11

202805.1.1动机 11

64645.1.2定义 11

247695.1.3优势 11

150725.2多任务学习模型设计 12

302835.2.1模型结构 12

50305.2.2参数共享策略 12

15205.2.3损失函数 12

257145.2.4优化算法 12

111285.3案例分析：基于多任务学习的电商推荐 12

262875.3.1数据描述 12

72675.3.2模型构建 12

15537