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提高电商个性化推荐准确性的策略

TOC\o1-2\h\u10684第1章个性化推荐系统概述 3

86101.1个性化推荐的定义与价值 3

149461.1.1定义 3

261011.1.2价值 4

236011.2个性化推荐系统的类型与架构 4

162091.2.1类型 4

292881.2.2架构 4

31212第2章数据收集与处理策略 5

77992.1用户数据收集方法 5

264342.1.1用户行为数据收集 5

293202.1.2用户属性数据收集 5

176492.1.3用户画像构建 5

167632.2数据预处理技术 5

161912.2.1数据清洗 5

163102.2.2数据集成 5

54322.2.3数据转换 6

8812.3数据存储与管理 6

210512.3.1数据存储 6

103442.3.2数据索引 6

290412.3.3数据同步与备份 6

148732.3.4数据隐私保护 6

8584第3章用户画像构建策略 6

248243.1用户画像概述 6

214063.2用户属性挖掘 6

292483.2.1用户基本信息挖掘 6

220913.2.2用户行为数据挖掘 7

162013.2.3社交网络信息挖掘 7

15703.3用户标签体系构建 7

103773.3.1标签分类 7

100283.3.2标签 7

229573.3.3标签权重分配 7

222993.3.4标签更新策略 7

32621第4章商品特征提取策略 7

180024.1商品属性挖掘 7

33344.1.1基础属性提取 7

56184.1.2关键特征识别 8

57614.1.3隐含属性挖掘 8

275344.2商品内容分析 8

118204.2.1文本分析 8

38894.2.2图像识别 8

263594.2.3多模态融合 8

201824.3商品标签体系构建 8

272794.3.1标签分类 8

313804.3.2标签 8

187924.3.3标签优化 8

9974第5章个性化推荐算法选择 9

71985.1常见推荐算法概述 9

39385.2协同过滤算法 9

22575.3基于内容的推荐算法 9

1305.4混合推荐算法 9

5223第6章用户行为分析策略 10

130536.1用户行为数据挖掘 10

99476.1.1数据采集与预处理 10

2716.1.2用户行为特征提取 10

89596.1.3用户群体划分 10

301366.2用户兴趣模型构建 10

136636.2.1用户兴趣表示 10

272986.2.2用户兴趣更新 10

233326.2.3用户兴趣扩展 10

209706.3用户行为预测 11

269216.3.1基于机器学习的预测方法 11

295456.3.2深度学习预测模型 11

237136.3.3用户行为概率预测 11

24897第7章个性化推荐系统评估 11

189407.1推荐系统评估指标 11

178337.1.1准确性指标 11

92027.1.2多样性指标 11

318327.1.3新颖性指标 11

91757.1.4用户满意度指标 11

153527.2离线评估方法 12

96417.2.1数据准备 12

308597.2.2模型训练与评估 12

75437.2.3偏差与公平性分析 12

116927.3在线评估方法 12

146087.3.1A/B测试 12

307307.3.2用户反馈收集与分析 12

61737.3.3持续监控与优化 12

24467第8章冷启动问题解决方案 12

56488.1冷启动问题概述 12

448.2用户冷启动解决方案 12

155058.2.1基于用户注册信息的推荐 12

278778.2.2利用社会化信息 13

272178.2.3用户群体分析 13

189508.2.4主动学习策略 13

228878.3商品冷启动解决方案 13

154788.3.1基于内容的推荐 13

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