电商智能推荐系统优化升级方案.doc

电商智能推荐系统优化升级方案

TOC\o1-2\h\u31382第1章引言 3

178591.1背景与意义 3

115831.2研究目标与内容 4

17845第2章电商智能推荐系统现状分析 4

209312.1市场现状 4

99152.2技术现状 5

41262.3系统存在的问题 5

24574第3章推荐系统核心算法研究 6

157273.1协同过滤算法 6

108443.1.1用户协同过滤 6

201043.1.2物品协同过滤 6

289563.2内容推荐算法 6

113403.2.1基于内容的推荐算法 6

249323.2.2混合推荐算法 6

245313.3深度学习算法 6

221003.3.1神经协同过滤 6

318963.3.2序列推荐算法 7

38183.3.3注意力机制 7

85193.3.4对抗网络 7

17441第4章用户画像优化 7

276304.1用户行为数据挖掘 7

104714.1.1数据收集 7

257424.1.2数据预处理 7

273534.1.3特征工程 7

146914.2用户标签体系构建 7

168844.2.1标签分类 7

169984.2.2标签 7

201104.2.3标签优化 8

117264.3用户画像更新策略 8

164694.3.1实时更新 8

14334.3.2定期更新 8

220664.3.3用户反馈机制 8

323594.3.4模型优化 8

1591第5章商品信息处理与特征提取 8

169435.1商品分类与标签体系 8

220155.1.1商品分类体系 8

157645.1.2商品标签体系 8

284705.2商品特征提取方法 9

278745.2.1文本挖掘 9

64225.2.2用户行为分析 9

199675.2.3多源数据融合 9

182105.3商品相似度计算 9

17465.3.1基于内容的相似度计算 9

118795.3.2基于用户行为的相似度计算 9

30525.3.3综合相似度计算 9

7683第6章推荐系统冷启动问题解决方案 10

126666.1冷启动问题概述 10

319526.2基于内容的推荐方法 10

83946.2.1特征提取与表示 10

75146.2.2用户兴趣模型构建 10

160996.2.3用户行为数据补全 10

252256.3利用社会化信息解决冷启动 10

135756.3.1基于社交网络的推荐 10

170666.3.2利用群体智慧 10

46316.3.3用户行为传播模型 11

25535第7章推荐系统功能评估与优化 11

297377.1推荐系统评价指标 11

90157.1.1准确率（Precision） 11

255617.1.2召回率（Recall） 11

113917.1.3F1分数（F1Score） 11

59157.1.4覆盖率（Coverage） 11

74387.1.5新颖度（Novelty） 11

162757.1.6满意度（Satisfaction） 11

270947.2功能瓶颈分析 11

268207.2.1数据稀疏性 12

64697.2.2冷启动问题 12

196007.2.3实时性 12

159277.2.4推荐多样性 12

309427.3系统优化策略 12

172847.3.1基于矩阵分解的推荐算法优化 12

141877.3.2冷启动解决方案 12

217887.3.3实时推荐策略 12

289347.3.4多样化推荐算法 12

232377.3.5用户反馈机制 12

204247.3.6融合多模态信息 12

23024第8章系统架构与模块设计 12

163998.1系统架构设计 12

325998.2数据处理模块 13

118418.2.1数据采集 13

220618.2.2数据预处理 13

39968.2.3数据存储与索引 13

87458.3推荐算法模块 13

303728.3.1协同过滤算法 13

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