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以绿色发展为导向的电商个性化推荐系统改进措施

TOC\o1-2\h\u5388第1章绿色发展背景与电商推荐系统概述 3

71841.1绿色发展理念与电商行业结合 3

230161.2个性化推荐系统在电商领域的重要性 3

202631.3绿色发展对推荐系统的影响 4

11461第2章现有电商推荐系统存在的问题 4

160712.1能耗与资源浪费问题 4

80292.2推荐准确性与用户满意度不足 4

133672.3数据隐私与安全 5

8837第3章绿色算法优化策略 5

79313.1算法能效提升 5

106653.1.1高效计算资源调度 5

181413.1.2算法压缩与加速 5

161823.1.3数据预处理优化 5

38993.2算法去噪与简化 5

146393.2.1数据去噪 5

239993.2.2特征选择与简化 5

305873.2.3模型集成与简化 6

20343.3可持续发展目标下的算法创新 6

86343.3.1绿色推荐算法设计 6

16083.3.2智能优化算法应用 6

185903.3.3跨领域算法融合 6

24718第4章数据处理与绿色化 6

120524.1数据清洗与预处理 6

99684.1.1数据采集质量评估 6

250344.1.2数据清洗 6

91864.1.3数据预处理 6

142924.2绿色数据存储与计算 7

58214.2.1数据存储优化 7

280264.2.2数据计算优化 7

9694.3数据生命周期管理 7

211114.3.1数据分类与标签化 7

199774.3.2数据生命周期监控 7

38894.3.3数据绿色化处理 7

12301第5章用户行为与绿色偏好分析 7

247545.1用户行为数据挖掘 7

52555.1.1数据采集与预处理 8

269885.1.2用户行为特征提取 8

258635.1.3用户行为分析模型 8

206095.2绿色消费行为识别 8

163405.2.1绿色消费标签体系构建 8

170315.2.2绿色消费行为识别方法 8

221675.2.3识别效果评估 8

233955.3用户偏好更新与动态调整 8

24895.3.1用户偏好表示 9

24225.3.2用户偏好更新策略 9

264235.3.3动态调整推荐算法 9

32637第6章推荐系统架构优化 9

22366.1分布式计算与存储 9

6976.1.1引入分布式计算 9

286136.1.2分布式存储设计 9

7736.1.3数据一致性保障 9

142836.2云计算与边缘计算融合 9

53376.2.1云计算与边缘计算概述 9

303976.2.2融合架构设计 9

256916.2.3资源调度与优化 10

98116.3系统可扩展性与可维护性 10

127696.3.1系统可扩展性设计 10

12876.3.2系统可维护性设计 10

11153第7章个性化推荐算法改进 10

50407.1深度学习在推荐系统中的应用 10

217687.1.1神经协同过滤算法 10

156357.1.2深度信念网络 10

299957.1.3卷积神经网络 10

242977.2多任务学习与迁移学习 11

9127.2.1多任务学习 11

266647.2.2迁移学习 11

66917.3融合绿色因素的推荐算法 11

78347.3.1引入绿色评价指标 11

217427.3.2绿色偏好挖掘 11

281537.3.3面向绿色发展的推荐策略 11

64497.3.4绿色动态权重调整 11

30001第8章用户隐私保护与数据安全 11

179638.1差分隐私在推荐系统中的应用 11

272588.1.1差分隐私原理 11

95458.1.2差分隐私在推荐系统中的应用策略 12

300458.2联邦学习与隐私计算 12

236908.2.1联邦学习原理与框架 12

220018.2.2隐私计算技术 12

321008.3数据安全与合规性 12

109488.3.1数据加密与脱敏