精准营销个性化推荐引擎.doc

精准营销个性化推荐引擎

TOC\o1-2\h\u13494第1章个性化推荐引擎概述 3

137801.1推荐系统的概念与发展 3

235551.2个性化推荐引擎的原理与价值 4

280471.3精准营销与个性化推荐引擎的结合 4

27287第2章数据处理与预处理 4

257722.1数据采集与存储 4

205662.1.1数据源选择 4

141522.1.2数据采集 4

75662.1.3数据存储 5

37392.2数据清洗与去重 5

123622.2.1数据清洗 5

29172.2.2数据去重 5

75642.3数据分析与特征工程 5

43232.3.1数据预处理 5

155992.3.2特征提取 5

236212.3.3特征选择 6

129942.3.4特征工程优化 6

29951第3章用户画像构建 6

296003.1用户画像的内涵与作用 6

93183.2用户画像构建方法 6

220233.3用户画像更新与维护 7

22395第4章推荐算法概述 7

106314.1协同过滤算法 7

91754.1.1用户协同过滤 7

185544.1.2物品协同过滤 8

125534.2内容推荐算法 8

1004.2.1项目特征提取 8

45924.2.2用户兴趣模型构建 8

200734.2.3推荐项目 8

137784.3深度学习在推荐系统中的应用 8

62814.3.1神经协同过滤 8

59524.3.2深度内容推荐 8

44664.3.3序列推荐 9

161384.3.4多模态推荐 9

9257第5章精准营销中的推荐算法 9

91595.1用户行为预测 9

281365.1.1用户行为数据预处理 9

293835.1.2用户行为特征提取 9

163395.1.3用户行为预测模型 9

300535.1.4模型评估与优化 9

121535.2项目评分预测 9

76995.2.1项目评分数据预处理 9

133705.2.2项目特征提取 9

252355.2.3项目评分预测模型 10

2695.2.4模型评估与优化 10

300155.3基于上下文的推荐算法 10

13355.3.1上下文信息提取 10

156975.3.2上下文信息处理 10

51045.3.3基于上下文的推荐模型 10

118995.3.4模型评估与优化 10

29201第6章冷启动问题与解决方案 10

251836.1冷启动问题概述 10

169486.2基于内容的推荐算法在冷启动中的应用 10

109166.2.1新用户冷启动 11

191956.2.2新项目冷启动 11

186086.3利用社交网络信息解决冷启动问题 11

123696.3.1基于用户社交关系的推荐 11

82856.3.2基于项目社交传播的推荐 11

163506.3.3社交信任网络 11

9500第7章个性化推荐系统的评估 11

128157.1推荐系统评估指标 11

320977.1.1准确性指标 12

31617.1.2覆盖率指标 12

302937.1.3多样性指标 12

303747.1.4新颖性指标 12

292087.2离线评估与在线评估 12

94797.2.1离线评估 12

33567.2.2在线评估 13

164197.3评估结果的分析与优化 13

234007.3.1分析方法 13

189447.3.2优化策略 13

25781第8章多样化推荐策略 13

107658.1多样化推荐的意义与挑战 13

324618.1.1多样化推荐的意义 13

88668.1.2多样化推荐的挑战 14

244728.2多任务学习在多样化推荐中的应用 14

172258.2.1多任务学习概述 14

196288.2.2多任务学习框架 14

180658.2.3多任务学习在多样化推荐中的应用实例 14

154658.3多样化推荐算法的评估 14

325718.3.1评估指标 14

73968.3.2评估方法 14

225248.3.3