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电商个性化推荐系统解决方案研究
TOC\o1-2\h\u18020第1章引言 3
202851.1研究背景 3
230761.2研究意义 3
130651.3研究内容与组织结构 4
15801第2章：介绍电商个性化推荐系统相关概念、发展历程和现有研究成果。 4
5883第3章：分析电商个性化推荐系统存在的问题，提出研究目标和研究思路。 4
13043第4章：详细阐述电商个性化推荐系统中的关键技术，包括用户画像构建、商品特征提取和推荐算法。 4
27845第5章：设计电商个性化推荐系统架构，并对关键模块进行描述。 4
18255第6章：实验与分析，通过实际数据集验证所提解决方案的有效性。 4
19487第7章：总结全文，并对未来研究方向进行展望。 4
15124第2章个性化推荐系统概述 4
15292.1个性化推荐系统概念 4
282002.2个性化推荐系统的分类 5
272542.3个性化推荐系统的发展现状与趋势 5
26801第3章电商个性化推荐系统的关键技术 6
80613.1数据挖掘与预处理技术 6
14873.1.1数据清洗 6
54173.1.2数据集成 6
145603.1.3数据转换 6
200603.1.4数据降维 6
271863.2用户画像构建技术 6
100473.2.1用户特征提取 6
36103.2.2用户行为分析 7
206023.2.3用户群体划分 7
291083.3推荐算法概述 7
116193.3.1基于内容的推荐算法 7
212303.3.2协同过滤推荐算法 7
298183.3.3混合推荐算法 7
177913.4模型评估与优化 7
114953.4.1模型评估 7
135583.4.2模型优化 7
14558第4章基于内容的推荐算法 7
51434.1基本原理与框架 7
235624.1.1用户兴趣模型构建 8
30834.1.2项目特征提取 8
262244.1.3相似度计算 8
210454.2特征提取与表示 8
121504.2.1文本特征提取 8
168214.2.2图像特征提取 8
107214.2.3多模态特征融合 8
322104.3基于内容的推荐算法实例 8
248454.3.1数据准备 8
196854.3.2特征提取 8
288494.3.3用户兴趣模型构建 9
60184.3.4推荐结果 9
214774.4基于内容的推荐算法优缺点分析 9
56074.4.1优点 9
34064.4.2缺点 9
17923第5章协同过滤推荐算法 9
311215.1用户基于协同过滤推荐算法 9
221625.1.1算法原理 9
262405.1.2计算方法 9
225505.1.3挑战 10
73315.2物品基于协同过滤推荐算法 10
191385.2.1算法原理 10
138285.2.2计算方法 10
62855.3模型融合与优化 10
134225.3.1多模型融合 10
176725.3.2权重优化 10
67765.3.3利用深度学习方法 10
104065.4协同过滤推荐算法的应用案例 10
9745第6章深度学习在个性化推荐系统中的应用 11
316476.1深度学习概述 11
1196.2基于深度学习的推荐算法 11
216556.2.1基于内容的推荐算法 11
58096.2.2基于协同过滤的推荐算法 11
86106.3常用深度学习模型介绍 11
99886.3.1神经协同过滤（NeuralCollaborativeFiltering,NCF） 11
57386.3.2深度矩阵分解（DeepMatrixFactorization,DMF） 12
130616.3.3循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks,RNN） 12
83176.3.4卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN） 12
171966.4深度学习推荐算法的实践与挑战 12
151156.4.1实践 12
41206.4.2挑战 12
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