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电商行业个性化推荐智能策略优化方案

TOC\o1-2\h\u26480第1章引言 3

41531.1研究背景 3

49161.2研究目的与意义 3

232121.3国内外研究现状 4

31159第2章个性化推荐系统概述 4

184802.1推荐系统的定义与分类 4

302482.1.1定义 4

29482.1.2分类 4

274762.2个性化推荐系统的核心问题 5

130942.2.1冷启动问题 5

43822.2.2精确度与覆盖率问题 5

218542.2.3实时性与多样性问题 5

130122.2.4用户隐私问题 5

35262.3个性化推荐系统的主要算法 5

33622.3.1基于内容的推荐算法 5

245522.3.2协同过滤推荐算法 5

124682.3.3深度学习推荐算法 5

286462.3.4混合推荐算法 6

14017第3章电商行业个性化推荐需求分析 6

187613.1电商行业特点 6

161523.2个性化推荐在电商领域的应用场景 6

280103.3电商行业个性化推荐需求 7

11107第4章电商数据预处理 7

281854.1数据采集 7

270714.1.1用户数据 7

159734.1.2商品数据 7

288924.1.3交易数据 7

293614.1.4社交数据 8

251434.2数据预处理方法 8

129304.2.1数据清洗 8

110694.2.2数据集成 8

290944.2.3数据转换 8

11014.3数据预处理流程 8

296034.3.1数据质量分析 8

258404.3.2数据清洗 8

295844.3.3数据集成 8

324564.3.4数据转换 8

234954.3.5数据存储 9

7428第5章用户画像构建 9

51365.1用户画像概述 9

297835.2用户画像构建方法 9

251375.2.1数据收集 9

40375.2.2数据处理 9

307375.2.3特征提取 9

104395.2.4用户画像建模 10

255435.3用户画像应用案例 10

280485.3.1个性化推荐 10

310535.3.2精准营销 10

3705第6章个性化推荐算法选择与优化 10

191286.1常用个性化推荐算法 10

296696.1.1协同过滤算法 10

110276.1.2内容推荐算法 10

184526.1.3深度学习算法 10

228816.2算法优化策略 11

73586.2.1集成学习策略 11

72406.2.2稀疏性处理策略 11

293036.2.3冷启动问题优化 11

72826.2.4实时性优化 11

225596.3算法评估指标 11

314056.3.1准确率（Precision） 11

191866.3.2召回率（Recall） 11

185086.3.3F1值 11

10076.3.4覆盖率（Coverage） 11

315836.3.5新颖性（Novelty） 11

14616.3.6用户满意度（UserSatisfaction） 12

1454第7章深度学习在个性化推荐中的应用 12

56387.1深度学习概述 12

114287.1.1基本概念 12

267607.1.2发展历程 12

290737.1.3主要技术 12

113997.2深度学习在个性化推荐中的应用案例 12

53487.2.1基于深度学习的协同过滤推荐 12

321897.2.2深度学习在内容推荐中的应用 13

215847.2.3基于深度学习的混合推荐 13

308327.3深度学习推荐模型的优化 13

171427.3.1模型结构的优化 13

295397.3.2数据处理的优化 13

215167.3.3训练策略的优化 13

139357.3.4模型评估的优化 13

13214第8章冷启动问题与解决方案 13

314218.1冷启动问题概述 13

98078.2基于内容的推荐算法在冷启动问题中的应用 14