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个性化商品推荐引擎开发与应用方案

TOC\o1-2\h\u1460第1章个性化推荐系统概述 3

121661.1个性化推荐系统的基本概念 3

187201.2个性化推荐系统的类型与架构 4

304831.3个性化推荐系统的发展与应用 4

32035第2章数据收集与预处理 5

314022.1数据来源与采集方法 5

216702.1.1用户行为数据 5

25392.1.2商品属性数据 5

121912.1.3社交媒体数据 5

1082.2数据预处理技术 5

207282.2.1数据清洗 5

154732.2.2数据集成 5

125082.2.3特征工程 6

11592.3数据存储与管理 6

139382.3.1数据存储 6

68792.3.2数据管理 6

15422第3章用户画像构建 6

298513.1用户画像的概念与作用 6

73673.2用户画像构建方法 7

318513.3用户画像的更新与优化 7

12596第4章商品特征提取 7

171974.1商品特征表示方法 7

148384.1.1基于内容的特征表示 7

221244.1.2基于用户行为的特征表示 8

106954.1.3基于协同过滤的特征表示 8

296794.2商品特征提取技术 8

198344.2.1文本挖掘技术 8

191354.2.2深度学习技术 8

244354.2.3多任务学习技术 8

156824.3商品分类与标签体系 8

193934.3.1商品分类体系 8

300574.3.2商品标签体系 8

210454.3.3商品分类与标签的应用 9

25338第5章推荐算法概述 9

240325.1基于内容的推荐算法 9

157415.1.1特征提取与表示 9

260855.1.2相似度计算 9

118735.1.3推荐 9

24375.2协同过滤推荐算法 9

115855.2.1用户基于协同过滤 9

270785.2.2物品基于协同过滤 9

101105.2.3冷启动问题与解决方案 10

54215.3混合推荐算法 10

55165.3.1加权混合推荐 10

159645.3.2切割混合推荐 10

295915.3.3层次混合推荐 10

31895第6章深度学习在推荐系统中的应用 10

1146.1深度学习技术概述 10

34536.1.1深度学习基本原理 10

319886.1.2常用深度学习网络结构 10

24246.1.3深度学习与传统机器学习方法的区别 11

141156.2基于深度学习的推荐算法 11

186036.2.1基于表示学习的推荐算法 11

184066.2.2基于序列模型的推荐算法 11

257126.2.3基于注意力机制的推荐算法 11

243376.3深度学习推荐系统的优化策略 11

249936.3.1数据预处理 11

64086.3.2网络结构优化 11

128616.3.3超参数调优 12

292656.3.4模型融合与集成 12

289726.3.5在线学习与增量更新 12

206776.3.6冷启动问题处理 12

4399第7章个性化推荐系统的评估与优化 12

59567.1推荐系统的评估指标 12

164447.1.1准确性指标 12

82187.1.2多样性指标 12

27797.1.3新颖性指标 12

70307.1.4满意度指标 12

264277.2冷启动问题及其解决方法 13

313897.2.1用户冷启动 13

199887.2.2物品冷启动 13

55747.3推荐系统的优化策略 13

306217.3.1用户行为数据的预处理 13

270717.3.2特征工程 13

176877.3.3算法优化 13

296407.3.4系统架构优化 13

255297.3.5用户反馈机制 13

9550第8章个性化推荐系统的应用实践 14

235588.1电商领域的个性化推荐 14

303118.1.1个性化推荐在电商领域的意义 14

63598.1.2电商个性化推荐系统