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电商行业个性化推荐算法模型开发

TOC\o1-2\h\u26640第一章引言 3

65371.1研究背景 3

282931.2研究目的与意义 3

22667第二章个性化推荐算法概述 3

122852.1个性化推荐算法的定义 4

142822.2个性化推荐算法的分类 4

189182.2.1内容推荐算法 4

233522.2.2协同过滤推荐算法 4

173442.2.3深度学习推荐算法 4

67502.2.4混合推荐算法 4

299032.3个性化推荐算法的发展历程 4

240122.3.1早期阶段（1990年代） 4

164732.3.2基于模型的推荐算法阶段（2000年代初） 5

278642.3.3深度学习推荐算法阶段（2010年代） 5

94342.3.4混合推荐算法阶段（2010年代至今） 5

22151第三章数据采集与预处理 5

158293.1数据来源与采集方法 5

139783.1.1数据来源 5

54193.1.2数据采集方法 5

245893.2数据预处理流程 5

184563.3数据清洗与规范化 6

1443.3.1数据清洗 6

259383.3.2数据规范化 6

11453第四章用户行为分析 6

217214.1用户行为数据的获取 6

7984.2用户行为特征提取 7

244344.3用户行为分析模型 7

17470第五章基于内容的推荐算法 8

232785.1内容推荐算法原理 8

287585.2特征提取与权重分配 8

270435.3推荐结果排序与优化 9

16218第六章协同过滤推荐算法 9

283626.1用户协同过滤推荐算法 10

118876.1.1算法原理 10

98786.1.2算法流程 10

302246.1.3算法优缺点 10

21166.2物品协同过滤推荐算法 10

57466.2.1算法原理 10

24246.2.2算法流程 10

214766.2.3算法优缺点 10

219146.3模型融合与优化 11

28716.3.1模型融合 11

248566.3.2模型优化 11

18042第七章深度学习推荐算法 11

163097.1神经协同过滤推荐算法 11

318887.1.1算法原理 11

77557.1.2算法架构 11

313317.1.3算法优势 12

9427.2序列模型推荐算法 12

109487.2.1算法原理 12

229287.2.2算法架构 12

230957.2.3算法优势 12

14267.3卷积神经网络推荐算法 12

159357.3.1算法原理 12

235367.3.2算法架构 12

9967.3.3算法优势 13

16482第八章模型评估与优化 13

19278.1评估指标与方法 13

120728.1.1评估指标 13

103098.1.2评估方法 13

305588.2模型调优策略 14

316028.2.1参数调优 14

309868.2.2特征工程 14

22958.2.3模型融合 14

32038.3模型功能分析 14

162798.3.1模型功能对比 14

97618.3.2模型功能与参数关系 14

21528.3.3模型功能与数据关系 14

82758.3.4模型功能与系统资源关系 14

23298第九章个性化推荐系统应用实践 14

101329.1系统架构设计 14

489.1.1用户行为数据采集 15

242769.1.2数据处理与清洗 15

243649.1.3特征工程 15

185089.1.4推荐算法框架 15

209019.2推荐算法集成与部署 15

76439.2.1算法集成 15

74669.2.2系统部署 16

238979.3系统功能优化 16

257699.3.1数据存储优化 16

124269.3.2算法功能优化 16

151409.3.3系统监控与运维 16

21906第十章总结与展望 16

224710.1研究成果总结 16

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