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电商个性化推荐算法研究与实施

TOC\o1-2\h\u22136第1章引言 3

283891.1研究背景 3

23681.2研究目的与意义 3

5731.3国内外研究现状 3

97991.4本书结构安排 4

6042第2章：介绍相关概念、技术和理论基础，为后续研究提供支撑。 4

19456第3章：分析电商个性化推荐算法的需求和挑战，以及现有算法的优缺点。 4

29600第4章：提出一种改进的电商个性化推荐算法，并详细阐述算法原理。 4

21621第5章：实验设计与结果分析，验证所提算法的有效性和可行性。 4

30792第6章：总结本书的研究成果，并对未来工作进行展望。 4

4490第2章个性化推荐算法理论基础 4

288082.1个性化推荐系统概述 4

267392.2个性化推荐算法分类 4

170082.3常用个性化推荐算法介绍 5

117542.4个性化推荐算法评估指标 5

796第3章电商行业背景分析 6

288893.1电商发展概况 6

7943.2电商个性化推荐需求 6

39933.3电商个性化推荐挑战与机遇 6

24389第4章基于内容的推荐算法研究 7

51144.1基于内容的推荐算法概述 7

166674.2文本挖掘与特征提取 7

298684.2.1文本挖掘技术 7

48834.2.2特征提取方法 7

37724.3基于内容的推荐算法实现 8

206274.3.1用户兴趣模型构建 8

754.3.2项目特征表示 8

57254.3.3推荐列表 8

55434.4基于内容的推荐算法优化 8

326974.4.1用户兴趣模型更新策略 8

175094.4.2项目特征增强 8

321684.4.3相似度计算优化 8

195154.4.4冷启动问题处理 8

219第5章协同过滤推荐算法研究 8

50265.1协同过滤算法概述 8

215785.2用户基于协同过滤算法 9

180555.3物品基于协同过滤算法 9

137285.4模型优化与改进 9

12185第6章深度学习在个性化推荐中的应用 10

250406.1深度学习概述 10

186796.2神经协同过滤算法 10

162736.3序列模型在个性化推荐中的应用 10

100526.4对抗网络在个性化推荐中的应用 11

24220第7章多模型融合推荐算法研究 11

149587.1多模型融合概述 11

311917.2多模型融合策略 11

311527.2.1投票法 11

235077.2.2加权法 11

318927.2.3栈式融合 11

164547.2.4多层融合 12

207297.3多模型融合推荐算法实现 12

252067.3.1数据预处理 12

77947.3.2模型选择与训练 12

101397.3.3模型融合策略实现 12

269987.4多模型融合推荐算法评估 12

35347.4.1评估指标 12

74847.4.2实验方法 12

2818第8章冷启动问题研究 13

310258.1冷启动问题概述 13

94868.2基于内容的冷启动解决方案 13

100938.3协同过滤算法在冷启动问题中的应用 13

48288.4深度学习在冷启动问题中的应用 14

11162第9章个性化推荐系统的工程实践 14

307729.1电商个性化推荐系统架构 14

56579.1.1数据采集模块 14

63349.1.2数据处理与分析模块 14

14049.1.3推荐算法模块 14

10729.1.4用户接口模块 15

42239.1.5系统评估与监控模块 15

32619.2数据处理与分析 15

177119.2.1数据预处理 15

87769.2.2特征工程 15

35519.2.3数据分析 15

163619.3算法实现与优化 15

48809.3.1常用推荐算法 15

181079.3.2算法选择与实现 15

106359.3.3算法优化 15

143599.4系统评估与监控 15

56789.4.1评估指标 15

47729.4