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智能商品推荐系统研发与实践案例分享

TOC\o1-2\h\u3266第1章引言 4

314541.1研发背景 4

91531.2推荐系统的重要性 5

221771.3案例分享目的 5

24538第2章智能商品推荐系统概述 5

80222.1推荐系统基本原理 5

198042.1.1用户画像构建 6

174142.1.2商品特征提取 6

192682.1.3相似度计算 6

275312.1.4推荐算法 6

168022.2推荐系统的类型 6

204262.2.1基于内容的推荐 6

52422.2.2协同过滤推荐 6

224342.2.3混合推荐 6

323692.3智能推荐系统的关键技术 6

34212.3.1数据挖掘技术 7

66522.3.2机器学习技术 7

157872.3.3深度学习技术 7

217402.3.4自然语言处理技术 7

111162.3.5云计算和大数据技术 7

10644第3章数据准备与预处理 7

263243.1数据收集 7

45693.1.1数据源选择 7

27383.1.2数据采集方法 7

30393.2数据处理与清洗 8

309403.2.1数据预处理 8

13503.2.2数据清洗 8

140973.3数据存储与索引 8

268893.3.1数据存储 8

224753.3.2数据索引 8

11635第4章用户画像与行为分析 9

304334.1用户画像构建 9

273524.1.1用户基本信息收集 9

204494.1.2用户行为数据整合 9

22844.1.3用户画像标签体系 9

257364.1.4用户画像更新策略 9

163644.2用户行为分析 9

71164.2.1用户行为数据的预处理 9

214944.2.2用户行为特征提取 9

179944.2.3用户行为模式挖掘 9

256694.2.4用户行为预测 10

69424.3用户群体划分 10

136124.3.1用户群体划分的意义 10

62434.3.2用户群体划分方法 10

212534.3.3用户群体特征分析 10

197094.3.4用户群体划分的应用 10

7530第5章商品特征提取与处理 10

320835.1商品属性挖掘 10

13995.1.1属性定义与获取 10

253725.1.2属性重要性分析 11

242985.1.3属性关联规则挖掘 11

21705.2商品特征表示 11

254255.2.1向量空间模型在特征表示中的应用 11

2355.2.2基于词嵌入的特征表示 11

163015.2.3多维度特征融合 11

58605.3商品相似度计算 11

21025.3.1基于欧氏距离的相似度计算 11

314995.3.2余弦相似度计算方法 11

28455.3.3基于深度学习的相似度计算 12

108545.3.4相似度计算的优化策略 12

639第6章推荐算法选择与应用 12

110136.1常用推荐算法简介 12

263526.1.1协同过滤算法 12

314666.1.2矩阵分解算法 12

284756.1.3深度学习方法 12

110676.1.4基于内容的推荐算法 12

284956.2算法选择依据 12

128076.2.1数据特点 12

60046.2.2业务需求 12

38716.2.3系统功能要求 13

241206.3算法优化与改进 13

12376.3.1冷启动问题 13

293656.3.2算法泛化能力 13

275546.3.3实时性优化 13

169296.3.4多任务学习 13

81916.3.5用户兴趣变化 13

13000第7章系统架构设计与实现 14

173927.1系统总体架构 14

20147.1.1数据层 14

66817.1.2服务层 14

155567.1.3应用层 14

118667.1.4展示层 14

234927.2推荐模块设计 14

246287.2.1推荐算法选择 14

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