手机应用的用户行为分析与精准推荐算法优化实践.doc

手机应用的用户行为分析与精准推荐算法优化实践

TOC\o1-2\h\u14481第一章：用户行为数据采集 3

109141.1用户行为数据类型 3

57441.1.1用户基本属性数据 3

260981.1.2用户操作数据 3

296571.1.3用户内容数据 3

300281.1.4用户消费数据 3

200111.2数据采集技术 3

204381.2.1日志收集 3

312801.2.2数据埋点 3

124181.2.3数据抓包 3

253681.2.4第三方数据接口 4

106601.3数据存储与预处理 4

241311.3.1数据存储 4

322711.3.2数据预处理 4

88051.3.2.1数据清洗 4

133491.3.2.2数据转换 4

94211.3.2.3数据合并 4

149891.3.2.4数据脱敏 4

30162第二章：用户行为数据分析基础 4

295432.1用户画像构建 4

157922.2用户行为模式识别 5

251312.3用户行为趋势分析 5

17764第三章：用户行为数据挖掘技术 6

229513.1关联规则挖掘 6

49323.1.1概述 6

129743.1.2关联规则挖掘方法 6

85423.1.3应用实例 6

65163.2聚类分析 6

91993.2.1概述 6

119583.2.2聚类分析方法 6

185413.2.3应用实例 7

253623.3时序分析 7

230303.3.1概述 7

261793.3.2时序分析方法 7

240993.3.3应用实例 7

4381第四章：精准推荐算法概述 7

55224.1推荐系统类型 7

103594.2精准推荐算法原理 8

260224.3推荐系统评估指标 8

2158第五章：基于内容的推荐算法优化 9

74955.1内容推荐算法原理 9

6705.2内容推荐算法优化策略 10

216745.3实验与分析 10

20291第六章：协同过滤推荐算法优化 10

267376.1协同过滤推荐算法原理 10

123956.1.1基于用户的协同过滤 10

211486.1.2基于项目的协同过滤 11

80896.2矩阵分解与隐语义模型 11

307526.2.1矩阵分解原理 11

249646.2.2隐语义模型 11

309416.3实验与分析 11

128376.3.1数据集描述 12

307866.3.2实验方法 12

88946.3.3实验结果 12

29892第七章：深度学习在推荐系统中的应用 12

292937.1深度学习推荐算法原理 12

96497.1.1深度学习概述 12

125047.1.2推荐系统中的深度学习算法分类 12

254647.2序列模型在推荐系统中的应用 13

180627.2.1序列模型概述 13

17597.2.2序列模型在推荐系统中的应用实例 13

148167.3实验与分析 13

294287.3.1数据集 13

19527.3.2实验方法 13

100677.3.3实验结果分析 14

5832第八章混合推荐系统设计与实现 14

260338.1混合推荐系统框架 14

179988.2模型融合策略 15

32918.3实验与分析 15

20153第九章：推荐系统冷启动问题解决 16

72989.1冷启动问题定义 16

156609.2冷启动解决策略 16

124279.3实验与分析 16

15367第十章：推荐系统隐私保护与合规性 17

3065210.1推荐系统隐私问题 17

1569210.1.1数据收集与处理过程中的隐私问题 17

230610.1.2推荐算法中的隐私问题 17

3210110.2隐私保护技术 17

2140310.2.1数据脱敏 17

1870010.2.2差分隐私 18

254310.2.3同态加密 18

187710.3推荐系统合规性分析 18

918510.3.1法律法规遵循 18

2078510.3.2数据安全 18

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