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智能电商个性化推荐算法研究

TOC\o1-2\h\u32305第一章绪论 3

17131.1研究背景及意义 3

11461.2国内外研究现状 3

312861.2.1国外研究现状 3

278861.2.2国内研究现状 3

300641.3研究内容及方法 3

257541.3.1分析现有个性化推荐算法的优缺点，为后续算法改进提供依据。 3

156131.3.2提出一种基于深度学习的个性化推荐算法，并通过实验验证其有效性。 4

169901.3.3对比分析不同个性化推荐算法在电商场景下的表现，为实际应用提供参考。 4

179341.3.4探讨个性化推荐算法在电商领域的应用前景，为我国智能电商发展提供策略建议。 4

305第二章智能电商个性化推荐系统概述 4

143692.1个性化推荐系统定义 4

269952.2个性化推荐系统分类 4

259922.2.1基于内容的推荐系统 4

189062.2.2协同过滤推荐系统 5

146272.2.3混合推荐系统 5

257902.2.4基于深度学习的推荐系统 5

191942.3个性化推荐系统关键技术 5

73762.3.1用户行为数据采集与处理 5

68112.3.2用户和商品表示学习 5

11562.3.3推荐算法与模型 5

95702.3.4推荐结果评估与优化 5

19881第三章用户行为分析 6

303.1用户行为数据收集 6

171713.2用户行为数据预处理 6

57993.3用户行为模式挖掘 6

1089第四章传统推荐算法 7

24044.1内容推荐算法 7

151904.2协同过滤推荐算法 7

81544.3混合推荐算法 8

2036第五章深度学习在个性化推荐中的应用 8

165545.1卷积神经网络（CNN） 8

280725.2循环神经网络（RNN） 9

88915.3长短时记忆网络（LSTM） 9

19216第六章机器学习在个性化推荐中的应用 9

185186.1支持向量机（SVM） 9

181506.1.1简介 9

72956.1.2SVM在个性化推荐中的应用 10

190816.2决策树 10

30346.2.1简介 10

76246.2.2决策树在个性化推荐中的应用 10

322086.3随机森林 10

56156.3.1简介 10

306826.3.2随机森林在个性化推荐中的应用 10

6769第七章个性化推荐算法评估与优化 11

174307.1评估指标体系 11

50227.1.1精确性指标 11

321457.1.2覆盖率指标 11

154287.1.3多样性指标 11

143257.1.4用户满意度指标 11

218137.2评估方法 12

259697.2.1交叉验证法 12

291787.2.2实际应用场景测试 12

299747.2.3对比实验 12

41697.3算法优化策略 12

135777.3.1特征工程优化 12

307057.3.2模型融合策略 12

79797.3.3动态调整策略 12

39307.3.4个性化推荐阈值优化 12

11308第八章基于用户画像的个性化推荐 12

288718.1用户画像构建 12

266698.1.1用户画像概述 12

120378.1.2用户画像构建方法 13

75048.1.3用户画像优化 13

276888.2用户画像与推荐算法结合 13

194328.2.1用户画像与协同过滤推荐 13

152288.2.2用户画像与内容推荐 13

95248.2.3用户画像与混合推荐 13

204528.3用户画像在推荐系统中的应用 13

94028.3.1个性化首页推荐 13

169488.3.2商品推荐 14

14788.3.3有哪些信誉好的足球投注网站优化 14

223418.3.4营销推广 14

321528.3.5个性化服务 14

11229第九章智能电商个性化推荐系统设计 14

103079.1系统架构设计 14

73279.2关键模块设计与实现 14

177459.3系统功能优化 15

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