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用户画像分析与个性化推荐策略

TOC\o1-2\h\u15853第一章用户画像概述 3

250631.1用户画像的定义与作用 3

53341.1.1定义 3

39411.1.2作用 3

219661.2用户画像的构成要素 3

204211.3用户画像的数据来源 4

27644第二章用户画像构建方法 4

255812.1用户属性分析 4

55142.1.1基础信息分析 4

304262.1.2社会属性分析 4

269172.1.3心理属性分析 4

95982.2用户行为分析 5

299422.2.1行为轨迹分析 5

323732.2.2行为频率分析 5

107372.2.3行为转化分析 5

1332.3用户兴趣模型构建 5

79022.3.1内容分析 5

56402.3.2协同过滤 5

206332.3.3深度学习 5

155322.3.4模型融合 5

29011第三章用户画像标签体系 5

174543.1标签体系的构建原则 6

99483.1.1精确性与全面性原则 6

92143.1.2可扩展性与灵活性原则 6

225943.1.3用户隐私保护原则 6

99643.1.4实用性与可操作性原则 6

279653.2标签体系的分类与定义 6

259323.2.1基本属性标签 6

138993.2.2行为特征标签 6

23593.2.3兴趣爱好标签 6

108593.2.4价值观念标签 6

301603.3标签体系的优化与维护 6

204313.3.1数据来源与更新 7

291113.3.2标签权重调整 7

38413.3.3标签合并与拆分 7

138413.3.4用户反馈与评估 7

277233.3.5法律法规与伦理审查 7

3787第四章用户画像数据采集与处理 7

167514.1数据采集技术 7

240704.2数据预处理方法 8

86774.3数据质量评估与优化 8

9165第五章用户画像应用场景 8

97845.1营销推广 8

298225.2产品推荐 9

325815.3客户服务 9

23447第六章个性化推荐系统概述 10

308156.1个性化推荐系统的定义与作用 10

219526.1.1个性化推荐系统的定义 10

19586.1.2个性化推荐系统的作用 10

92866.2个性化推荐系统的类型与特点 10

179476.2.1个性化推荐系统的类型 10

34386.2.2个性化推荐系统的特点 10

136136.3个性化推荐系统的发展趋势 11

307826.3.1深度学习技术的应用 11

96826.3.2跨平台推荐 11

19676.3.3社交网络推荐 11

300736.3.4多样化推荐形式 11

144466.3.5知识图谱的应用 11

14149第七章个性化推荐算法 11

239487.1协同过滤算法 11

216277.1.1算法原理 11

317017.1.2基于用户的协同过滤 11

176737.1.3基于物品的协同过滤 11

165397.1.4算法优缺点 12

188247.2基于内容的推荐算法 12

307887.2.1算法原理 12

67107.2.2特征提取 12

189077.2.3相似度计算 12

232127.2.4算法优缺点 12

267267.3混合推荐算法 12

246757.3.1算法原理 12

122567.3.2混合方法 12

26267.3.3算法优缺点 13

4863第八章个性化推荐策略 13

66098.1用户画像驱动的推荐策略 13

102888.1.1用户画像构建 13

170898.1.2用户画像应用 13

223858.2时序推荐策略 13

30468.2.1时序数据处理 13

307008.2.2时序推荐算法 14

135298.3社交推荐策略 14

254768.3.1社交网络数据挖掘 14

117418.3.2社交推荐算法 14

30643第九章个性化推荐系统的评估与优化 15

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