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基于技术的电商行业个性化推荐系统开发

TOC\o1-2\h\u26552第1章引言 4

48141.1个性化推荐系统背景 4

299981.2电商行业个性化推荐的需求 4

70601.3技术在个性化推荐系统中的应用 4

5760第2章个性化推荐系统基础理论 5

59702.1推荐系统的定义与分类 5

195332.1.1定义 5

88262.1.2分类 5

118442.2个性化推荐算法概述 5

222432.2.1基于内容的推荐算法 5

215662.2.2协同过滤推荐算法 5

94592.2.3混合推荐算法 6

33792.3评估指标与优化目标 6

264362.3.1评估指标 6

314402.3.2优化目标 6

3172第3章技术概述 6

78563.1机器学习基础 6

203823.1.1机器学习定义 6

37323.1.2监督学习 7

2293.1.3无监督学习 7

284193.1.4半监督学习 7

75273.2深度学习技术 7

41513.2.1深度学习概述 7

177333.2.2神经网络 7

100623.2.3卷积神经网络（CNN） 7

165193.2.4循环神经网络（RNN） 7

117903.3强化学习与推荐系统 7

51983.3.1强化学习概述 8

14743.3.2Q学习 8

293743.3.3深度Q网络（DQN） 8

76673.3.4策略梯度方法 8

25418第4章数据处理与特征工程 8

97464.1数据采集与预处理 8

118404.1.1数据采集 8

187684.1.2数据预处理 8

117184.2特征提取与选择 9

118164.2.1特征提取 9

306274.2.2特征选择 9

326334.3数据存储与计算框架 9

119254.3.1数据存储 9

130804.3.2计算框架 10

32507第5章基于内容的推荐算法 10

87675.1文本挖掘与向量化 10

107765.1.1文本挖掘技术 10

272185.1.2向量化方法 10

236205.2基于内容的推荐算法实现 10

1945.2.1算法原理 10

117095.2.2算法实现步骤 10

315155.3基于内容的推荐系统优化 10

273925.3.1冷启动问题 11

216385.3.2算法优化策略 11

268225.3.3系统功能优化 11

1086第6章协同过滤推荐算法 11

23366.1用户基于协同过滤推荐算法 11

53216.1.1算法原理 11

5886.1.2相似度计算 11

107506.1.3推荐过程 11

156566.2物品基于协同过滤推荐算法 11

51406.2.1算法原理 11

42276.2.2相似度计算 12

164646.2.3推荐过程 12

19356.3混合协同过滤推荐算法 12

71856.3.1算法原理 12

54396.3.2算法融合方法 12

259276.3.3推荐过程 12

25444第7章深度学习在推荐系统中的应用 12

316447.1神经协同过滤模型 12

91437.1.1神经协同过滤的原理 12

81447.1.2神经协同过滤模型的架构 13

149047.1.3神经协同过滤模型的优化 13

151327.2序列模型与推荐系统 13

50017.2.1序列模型在推荐系统中的应用 13

221757.2.2基于注意力机制的序列推荐模型 13

202797.2.3多任务学习在序列推荐中的应用 13

274127.3图神经网络与推荐系统 13

258557.3.1图神经网络的基本原理 13

131617.3.2基于图神经网络的推荐模型 13

260087.3.3图神经网络在冷启动问题中的应用 13

166297.3.4图神经网络在推荐系统中的优化 13

14993第8章强化学习在推荐系统中的应用 14

180048.1强化学习基础 14

97848.1.1强化学习概述 14

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