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个性化商品推荐算法研究

TOC\o1-2\h\u6368第1章绪论 2

301051.1研究背景与意义 2

198441.2国内外研究现状 3

260911.3研究内容与组织结构 3

15598第2章：介绍个性化商品推荐算法的相关概念、评价指标和研究方法； 4

5426第3章：对现有个性化商品推荐算法进行综述，分析各类算法的优缺点； 4

31409第4章：提出一种基于深度学习的个性化商品推荐算法，并进行实验验证； 4

11454第5章：设计一种实时性较强的推荐算法，并进行功能分析； 4

9895第6章：探讨推荐算法的可解释性，提高用户对推荐结果的信任度； 4

8616第7章：总结全文，展望未来研究方向。 4

27556第2章个性化推荐算法概述 4

156562.1推荐系统基本概念 4

227552.2个性化推荐算法分类 4

145392.3个性化推荐算法评价指标 5

5117第3章基于内容的推荐算法 5

54013.1内容推荐算法原理 5

39353.2特征表示与相似度计算 5

180923.2.1特征表示 5

45043.2.2相似度计算 6

299003.3基于内容的推荐算法优化 6

31738第4章协同过滤推荐算法 6

76824.1用户协同过滤算法 6

295384.1.1算法原理 6

231154.1.2相似度计算 7

256364.1.3推荐列表 7

286204.2物品协同过滤算法 7

251954.2.1算法原理 7

220694.2.2相似度计算 7

129474.2.3推荐列表 7

261684.3模型优化与改进 7

248934.3.1冷启动问题 7

76154.3.2稀疏性处理 8

207914.3.3推荐多样性 8

263084.3.4实时性优化 8

5485第五章混合推荐算法 8

322495.1混合推荐算法概述 8

244335.2基于内容的协同过滤混合推荐算法 8

162915.3基于矩阵分解的混合推荐算法 8

203355.4多模型融合的混合推荐算法 9

5203第6章深度学习在推荐系统中的应用 9

62726.1深度学习概述 9

175066.2神经协同过滤推荐算法 9

175826.3卷积神经网络在推荐系统中的应用 9

287676.4循环神经网络在推荐系统中的应用 10

32316第7章上下文感知推荐算法 10

76277.1上下文感知推荐算法概述 10

122527.2时间感知推荐算法 10

7287.3位置感知推荐算法 10

71747.4多维度上下文感知推荐算法 10

20746第8章序列推荐算法 10

193358.1序列推荐算法概述 10

322288.2基于马尔可夫链的序列推荐算法 11

302078.2.1马尔可夫链基本原理 11

169108.2.2状态转移概率的估计 11

232788.2.3商品推荐概率的计算 11

27108.2.4优化算法 11

308408.3基于循环神经网络的序列推荐算法 11

136188.3.1循环神经网络基本结构 11

135868.3.2损失函数与优化方法 11

306478.3.3长短时记忆网络与门控循环单元 11

316588.3.4应用案例与实验分析 11

51498.4基于注意力机制的序列推荐算法 11

15528.4.1注意力机制基本原理 11

178628.4.2注意力权重计算方法 11

121998.4.3注意力机制与循环神经网络的结合 11

312068.4.4应用案例与实验分析 11

15021第9章冷启动问题与解决方案 12

133739.1冷启动问题概述 12

11699.2基于用户属性的用户冷启动解决方案 12

190689.3基于物品内容的物品冷启动解决方案 12

189959.4基于社交信息的冷启动解决方案 12

13334第10章个性化推荐算法应用与展望 12

2535410.1个性化推荐算法在电商领域的应用 13

2285410.2个性化推荐算法在社交媒体领域的应用 13

2111610.3个性化推荐算法在智慧教育领域的应