电商环境下个性化推荐系统的创新与优化策略.docVIP

电商环境下个性化推荐系统的创新与优化策略

TOC\o1-2\h\u18572第1章引言 4

17581.1研究背景与意义 4

274651.2国内外研究现状 4

165331.3研究目标与内容 4

22260第2章个性化推荐系统概述 5

141402.1个性化推荐系统的概念 5

147592.2个性化推荐系统的分类 5

246552.3个性化推荐系统的发展历程 5

23434第3章电商环境下个性化推荐系统的关键技术 6

290393.1用户行为数据采集与预处理 6

228963.1.1数据采集方法 6

89733.1.2数据预处理技术 6

13503.2用户兴趣模型构建 6

55353.2.1用户画像构建方法 6

89573.2.2用户兴趣度计算 6

218473.3推荐算法研究 6

117443.3.1协同过滤算法 6

63193.3.2深度学习算法 6

308013.3.3多模型融合推荐算法 7

230953.4推荐系统功能评价 7

48853.4.1评价指标 7

179793.4.2实验设计与分析 7

26421第4章个性化推荐系统的创新策略 7

66434.1基于深度学习的推荐算法 7

127774.1.1卷积神经网络在推荐系统中的应用 7

178954.1.2循环神经网络在推荐系统中的应用 7

289284.1.3深度信念网络在推荐系统中的应用 7

26654.2多源数据融合的推荐策略 8

159314.2.1多模态数据处理方法 8

291984.2.2社交网络数据在推荐系统中的应用 8

149564.2.3用户评论数据在推荐系统中的应用 8

1924.3基于知识图谱的推荐方法 8

119464.3.1知识图谱嵌入方法 8

175784.3.2基于路径的推荐方法 8

317754.3.3知识增强的推荐算法 8

80184.4跨领域推荐系统的研究与应用 8

305144.4.1跨领域推荐系统的建模方法 9

42434.4.2跨领域推荐系统的应用案例 9

289624.4.3跨领域推荐系统的挑战与展望 9

23125第5章个性化推荐系统的优化策略 9

28865.1用户冷启动问题的优化 9

192665.1.1用户画像构建 9

24525.1.2利用社会化信息 9

122195.1.3增强型协同过滤 9

179515.1.4利用外部信息源 9

91795.2数据稀疏性问题的优化 9

137285.2.1基于内容的推荐 10

57185.2.2矩阵分解技术 10

116035.2.3模型融合 10

29235.2.4利用隐式反馈数据 10

237245.3算法实时性及扩展性的优化 10

266885.3.1在线学习算法 10

168095.3.2分布式计算框架 10

47175.3.3近似计算方法 10

217155.3.4模型剪枝 10

195785.4模型泛化能力的提升 10

210365.4.1多任务学习 11

162765.4.2融合深度学习技术 11

283105.4.3模型正则化 11

255555.4.4交叉验证 11

1406第6章用户行为分析与挖掘 11

173486.1用户行为数据的特点与挑战 11

268306.1.1特点 11

156286.1.2挑战 11

34396.2用户行为数据的分析方法 12

121296.2.1描述性分析 12

248056.2.2关联分析 12

215616.2.3聚类分析 12

145426.2.4时序分析 12

32776.3用户行为序列的挖掘 12

49346.3.1用户行为序列表示 12

85546.3.2用户行为序列挖掘算法 12

224006.3.3挖掘结果的应用 12

10686.4用户群体画像构建 12

186.4.1用户群体特征提取 12

313716.4.2用户群体兴趣模型 12

94226.4.3用户群体画像更新 13

27755第7章个性化推荐系统的评估与改进 13

184537.1推荐系统评价指标 13

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