电商个性化推荐精准营销方案.docVIP

电商个性化推荐精准营销方案

TOC\o1-2\h\u17615第1章个性化推荐系统概述 3

309711.1个性化推荐的定义与意义 3

33751.2个性化推荐系统的分类 3

111021.3个性化推荐在电商领域的应用 4

14746第2章电商个性化推荐技术原理 4

104882.1协同过滤推荐算法 4

203152.1.1用户基于协同过滤 4

303792.1.2物品基于协同过滤 5

24342.2内容推荐算法 5

281832.2.1用户兴趣模型 5

6972.2.2物品特征模型 5

288362.3深度学习推荐算法 5

27232.3.1神经协同过滤 5

71252.3.2序列推荐模型 5

274852.3.3多任务学习推荐模型 5

20826第3章用户画像构建 6

183923.1用户行为数据收集 6

144493.1.1数据源 6

169273.1.2数据采集方法 6

193533.2用户画像标签体系 6

206883.2.1标签分类 6

237223.2.2标签权重设置 7

95473.2.3标签组合 7

27603.3用户画像更新与优化 7

205803.3.1数据更新 7

165863.3.2标签优化 7

4103.3.3用户群体调整 7

184493.3.4模型迭代 7

23847第4章商品画像构建 7

68834.1商品属性提取 7

18894.2商品标签体系 8

150424.3商品画像更新与优化 8

14399第5章个性化推荐算法选择与优化 8

128895.1推荐算法组合策略 8

95.1.1协同过滤算法 9

266115.1.2内容推荐算法 9

282765.1.3深度学习算法 9

196165.1.4算法组合策略 9

60795.2冷启动问题解决方案 9

54825.2.1基于用户属性的推荐 9

39755.2.2利用社会化信息 9

223435.2.3基于物品相似度的推荐 10

285245.3推荐结果多样性优化 10

255315.3.1多算法融合 10

286135.3.2算法加权策略 10

294945.3.3限制推荐列表长度 10

27925.3.4随机采样 10

21427第6章个性化推荐系统架构设计 10

102036.1系统架构设计原则 10

177166.1.1可扩展性原则 10

285236.1.2实时性原则 10

150956.1.3稳定性原则 10

181566.1.4安全性原则 11

122046.2前端展示与交互设计 11

16046.2.1用户界面设计 11

276256.2.2交互设计 11

273616.3后端算法与数据处理 11

229606.3.1推荐算法选型 11

60936.3.2数据处理 11

53236.3.3模型训练与评估 11

130576.3.4系统部署与优化 12

10046第7章个性化推荐系统评估与优化 12

293427.1推荐系统评估指标 12

66957.1.1准确率（Accuracy） 12

165777.1.2召回率（Recall） 12

17307.1.3F1值（F1Score） 12

48657.1.4覆盖率（Coverage） 12

287827.1.5多样性（Diversity） 12

150697.2算法效果评估方法 13

143017.2.1离线评估 13

242307.2.2在线评估 13

145597.3系统优化策略 13

17037.3.1数据预处理优化 13

285177.3.2算法优化 13

185847.3.3系统架构优化 13

9642第8章个性化推荐在电商场景的应用 14

111678.1首页个性化推荐 14

319178.1.1用户画像构建 14

290408.1.2推荐算法选择 14

269668.1.3推荐结果展示 14

54458.1.4动态调整推荐策略 14

215108.2购物车推荐 14

60898.2.1购物车商品关联分析 14