电商行业智能推荐系统优化策略.doc

电商行业智能推荐系统优化策略

TOC\o1-2\h\u20460第1章智能推荐系统概述 3

211851.1推荐系统的发展历程 3

310361.2电商行业推荐系统的应用场景 4

314971.3智能推荐系统的核心问题与挑战 4

20308第2章推荐算法及其优化策略 4

227982.1基于内容的推荐算法 4

115162.1.1特征提取与选择 4

38592.1.2用户兴趣模型构建 5

316452.1.3推荐结果多样性控制 5

144002.2协同过滤推荐算法 5

29422.2.1相似度计算优化 5

16642.2.2冷启动问题处理 5

181002.2.3稀疏性处理 5

10552.3深度学习在推荐系统中的应用 5

237382.3.1神经协同过滤 6

162552.3.2深度强化学习 6

132802.3.3多模态学习 6

64992.4推荐算法的优化方向 6

58512.4.1推荐解释性增强 6

293402.4.2隐私保护 6

21212.4.3实时性与个性化 6

7203第3章用户画像构建与优化 6

130293.1用户画像概述 6

176263.2用户画像构建方法 7

257863.2.1数据收集 7

149923.2.2数据预处理 7

134673.2.3特征提取 7

163863.2.4特征加权与融合 7

114303.2.5用户群体划分 7

20193.3用户画像优化策略 7

270403.3.1动态更新机制 7

95303.3.2多维度分析 7

241693.3.3用户反馈机制 8

9163.3.4模型融合与优化 8

91803.4用户画像在推荐系统中的应用 8

199293.4.1个性化推荐 8

165933.4.2冷启动问题解决 8

83973.4.3推荐解释 8

294733.4.4用户活跃度提升 8

3706第4章数据处理与特征工程 8

25254.1数据预处理技术 8

251184.1.1数据清洗 8

87194.1.2数据集成 9

205604.1.3数据转换 9

252844.1.4数据规约 9

239224.2特征工程概述 9

312854.3特征提取与选择 9

216894.3.1特征提取 9

279614.3.2特征选择 9

154264.4异常值处理与数据平衡 9

49844.4.1异常值处理 10

222934.4.2数据平衡 10

11758第5章冷启动问题解决方案 10

30805.1冷启动问题概述 10

129855.2基于用户属性的冷启动策略 10

2165.3基于项目的冷启动策略 10

875.4结合社交网络的冷启动解决方案 11

29431第6章多任务学习在推荐系统中的应用 11

316666.1多任务学习概述 11

255666.2多任务学习模型构建 11

306406.2.1网络结构设计 11

74016.2.2损失函数设计 11

312656.2.3优化方法 12

284156.3多任务学习在推荐系统中的实践 12

208016.3.1数据准备 12

298496.3.2模型训练与评估 12

179616.4多任务学习优化策略 12

43246.4.1任务关联性分析 12

235216.4.2模型参数调优 12

320186.4.3实时更新与动态调整 12

184216.4.4可解释性分析 12

32024第7章深度强化学习在推荐系统中的应用 12

309057.1深度强化学习概述 12

244237.2强化学习在推荐系统中的应用场景 13

242227.3深度强化学习模型构建 13

182747.4深度强化学习优化策略 13

6474第8章长短期兴趣融合的推荐策略 14

1658.1长短期兴趣融合概述 14

282398.2长短期兴趣融合模型 14

187718.3时空注意力机制在推荐系统中的应用 14

242428.4长短期兴趣融合优化策略 15

13318第9章推荐系统的评估与监控 15

65679