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电商个性化推荐引擎优化方案

TOC\o1-2\h\u17436第1章个性化推荐引擎概述 3

296321.1推荐系统的发展背景 4

38851.2个性化推荐系统的意义与价值 4

311081.3常见个性化推荐算法简介 4

4500第2章推荐系统架构设计 5

238942.1推荐系统架构概述 5

129702.2推荐系统的模块划分 5

275392.3推荐系统的技术栈选择 5

11801第3章数据处理与特征工程 6

58793.1数据来源与预处理 6

88323.1.1数据采集 6

264133.1.2数据清洗 6

302693.1.3数据格式化 6

145813.2特征提取与选择 6

193323.2.1用户特征提取 6

175033.2.2商品特征提取 6

179623.2.3特征选择 6

168693.3用户画像构建 7

145413.3.1用户标签体系 7

34483.3.2用户画像表示 7

154273.3.3用户画像更新 7

242393.4冷启动问题处理 7

29323.4.1用户冷启动 7

101733.4.2商品冷启动 7

38483.4.3系统冷启动 7

30945第4章个性化推荐算法优化 7

80884.1协同过滤算法优化 7

297904.1.1用户邻居选择优化 7

312904.1.2冷启动问题优化 7

325854.1.3优化相似度计算方法 8

6774.2内容推荐算法优化 8

321694.2.1项目特征提取优化 8

18564.2.2用户兴趣模型优化 8

73624.2.3优化用户与项目匹配策略 8

78944.3混合推荐算法优化 8

11504.3.1算法融合策略优化 8

135144.3.2优化模型训练过程 8

208144.3.3用户反馈机制优化 8

163774.4深度学习在推荐系统中的应用 8

5154.4.1神经协同过滤模型 8

168204.4.2序列推荐模型 8

85494.4.3注意力机制在推荐系统中的应用 9

21875第5章用户行为分析 9

290805.1用户行为数据采集 9

79815.1.1数据采集 9

203655.1.2购买数据采集 9

55075.1.3收藏数据采集 9

304785.1.4有哪些信誉好的足球投注网站数据采集 9

199925.1.5评分数据采集 9

215475.2用户行为数据分析 9

260595.2.1数据预处理 9

135875.2.2用户行为特征提取 9

111865.2.3用户行为聚类分析 10

19455.2.4用户行为关联规则挖掘 10

115325.3用户兴趣模型构建 10

266095.3.1用户兴趣特征表示 10

290465.3.2用户兴趣更新策略 10

129205.3.3用户兴趣相似度计算 10

292335.4用户活跃度与留存分析 10

62655.4.1用户活跃度分析 10

277105.4.2用户留存分析 10

307925.4.3用户活跃度与留存关联分析 10

27791第6章推荐系统评估与优化 10

315456.1推荐系统评估指标 11

119466.1.1准确率（Precision）与召回率（Recall） 11

205346.1.2F1分数（F1Score） 11

269876.1.3均方根误差（RMSE）与平均绝对误差（MAE） 11

204706.1.4覆盖率（Coverage） 11

170936.1.5新颖性（Novelty） 11

526.1.6满意度（Satisfaction） 11

109406.2离线评估与在线评估 11

218466.2.1离线评估 11

79106.2.2在线评估 11

200476.3推荐系统调优策略 11

90116.3.1用户冷启动解决方案 11

94366.3.2项目冷启动解决方案 11

250456.3.3利用深度学习技术 12

236136.3.4多任务学习 12

131776.3.5超参数调优 12

28416.4模型压缩与部署 12

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