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智能推荐引擎技术研发

TOC\o1-2\h\u31244第1章绪论 4

146571.1推荐系统概述 4

279941.2智能推荐引擎的技术背景 4

94931.3推荐系统的研究现状与发展趋势 4

179851.1）算法研究：不断改进推荐算法，提高推荐准确性和实时性； 4

318281.2）冷启动问题：研究新用户和新项目的推荐问题，降低冷启动对推荐效果的影响； 4

300161.3）多样性推荐：研究如何提高推荐列表的多样性，避免推荐结果过于单一； 4

167051.4）可解释性推荐：提高推荐系统的可解释性，让用户了解推荐原因，提高用户信任度。 5

246762.1）多模态推荐：结合文本、图像、音频等多种信息，提高推荐系统的效果； 5

172082.2）跨域推荐：研究如何利用多个域的数据进行推荐，提高推荐系统的泛化能力； 5

156072.3）社会化推荐：考虑用户的社会关系，利用社交网络数据进行推荐； 5

542.4）混合推荐：结合多种推荐方法，实现优势互补，提高推荐效果； 5

80532.5）实时推荐：研究实时性更强的推荐算法，满足用户动态变化的兴趣需求。 5

22388第2章推荐系统基础理论 5

154132.1推荐系统的数学模型 5

158442.1.1用户物品交互模型 5

262302.1.2推荐系统的优化目标 5

275402.1.3推荐系统的损失函数 5

22172.2用户与物品表示 5

290052.2.1用户表示 5

266692.2.2物品表示 6

245372.2.3用户与物品的嵌入表示 6

224942.3推荐算法分类与功能评估 6

140462.3.1推荐算法分类 6

225652.3.2推荐算法功能评估 6

161752.3.3推荐算法在实际应用中的挑战与机遇 6

22627第3章用户行为分析 6

217593.1用户行为数据预处理 6

115103.1.1数据清洗 6

21433.1.2数据整合 6

97693.1.3数据采样 7

283933.2用户行为特征提取 7

224703.2.1用户基本属性特征 7

60223.2.2用户行为统计特征 7

241083.2.3用户兴趣偏好特征 7

229673.3用户行为模式挖掘 7

53923.3.1用户行为序列分析 7

173503.3.2用户群体分析 7

54613.3.3用户行为关联规则挖掘 7

183683.3.4用户行为预测 7

15012第4章协同过滤推荐算法 8

13394.1用户协同过滤 8

139834.1.1算法原理 8

159094.1.2相似度计算 8

99674.1.3用户邻域选择 8

141294.2物品协同过滤 8

31944.2.1算法原理 8

22144.2.2相似度计算 8

136934.2.3物品邻域选择 8

190924.3模型优化与改进 8

310854.3.1冷启动问题 8

81224.3.2算法可扩展性 9

237404.3.3算法精度提升 9

319114.3.4鲁棒性优化 9

9214第5章基于内容的推荐算法 9

135345.1内容分析 9

227875.1.1项目内容提取 9

261055.1.2内容预处理 9

66145.2特征表示与相似度计算 9

228295.2.1特征表示 9

22585.2.2相似度计算 10

301025.3基于内容的推荐算法实现 10

118095.3.1算法框架 10

292335.3.2算法优化 10

24156第6章混合推荐算法 11

113866.1混合推荐策略概述 11

59406.2不同推荐算法的融合方法 11

289216.2.1加权混合 11

26266.2.2切换混合 11

115956.2.3特征级混合 11

39546.2.4模型级混合 11

326196.3混合推荐算法的实例分析 11

173146.3.1基于用户历史行为和实时行为的加权混合推荐 11

297676.3.2基于用户兴趣切换的混合推荐 12

321126.3.3基于深度学习的特征级混合推荐 12

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