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电商行业——智能推荐引擎开发

TOC\o1-2\h\u26143第1章智能推荐引擎概述 3

111791.1推荐系统的发展历程 3

326831.1.1基于内容的推荐 4

22911.1.2协同过滤推荐 4

173341.1.3混合推荐 4

72431.1.4深度学习推荐算法 4

45781.2智能推荐引擎的应用场景 4

95461.2.1商品推荐 4

307191.2.2个性化有哪些信誉好的足球投注网站 5

237531.2.3广告投放 5

196171.2.4营销活动推荐 5

173171.3智能推荐引擎的技术挑战 5

264681.3.1冷启动问题 5

31901.3.2数据稀疏性和稀疏性 5

113291.3.3实时性 5

82011.3.4多样性和新颖性 5

27261.3.5用户隐私保护 5

31392第2章推荐系统基础算法 6

220612.1协同过滤算法 6

205522.1.1用户基于协同过滤 6

200032.1.2项目基于协同过滤 6

63372.2内容推荐算法 6

46762.3混合推荐算法 7

265782.3.1加权混合 7

302932.3.2切割混合 7

237992.3.3层次混合 7

295672.3.4特征组合 7

3534第3章用户画像与行为分析 7

116763.1用户画像构建方法 7

104203.1.1数据收集 7

296523.1.2数据预处理 7

146973.1.3特征工程 8

79973.1.4用户分群 8

19753.1.5用户画像更新 8

18823.2用户行为数据采集与处理 8

21583.2.1数据采集 8

173223.2.2数据传输 8

233553.2.3数据存储 8

273093.2.4数据清洗 8

256243.2.5数据整合 8

169003.3用户行为分析模型 8

177743.3.1购买行为分析 8

124363.3.2浏览行为分析 8

266603.3.3评价与反馈分析 8

27823.3.4社交行为分析 9

269163.3.5模型优化与迭代 9

21217第4章深度学习在推荐系统中的应用 9

164254.1神经协同过滤 9

41644.1.1多层感知机协同过滤 9

209414.1.2神经矩阵分解 9

190974.2序列模型在推荐系统中的应用 9

284604.2.1循环神经网络 9

161234.2.2长短时记忆网络 9

60524.2.3门控循环单元 10

295254.3对抗网络在推荐系统中的应用 10

136794.3.1对抗协同过滤 10

74354.3.2对抗性序列推荐 10

51624.3.3条件对抗网络 10

15848第5章多任务学习与推荐系统 10

21875.1多任务学习概述 10

126675.2多任务学习模型 11

150595.2.1硬参数共享结构 11

302745.2.2软参数共享结构 11

209265.2.3多任务优化策略 11

64925.3多任务学习在推荐系统中的应用 11

271355.3.1多兴趣点推荐 11

83415.3.2多目标优化 11

262465.3.3冷启动问题 11

281695.3.4跨域推荐 11

18475第6章强化学习与推荐系统 12

127266.1强化学习基本概念 12

285276.1.1强化学习的主要组成部分 12

247486.1.2强化学习的核心算法 12

3616.2强化学习在推荐系统中的应用 12

99256.2.1强化学习推荐系统的框架 12

125856.2.2强化学习推荐系统的优势 12

120366.3强化学习推荐系统的挑战与展望 13

309896.3.1数据稀疏性和样本效率问题 13

164006.3.2用户反馈延迟问题 13

276136.3.3可解释性问题 13

218626.3.4多智能体和协同强化学习 13

25397第7章冷启动问题与解决方案 13

176017.1冷启动问题概述 13

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