个性化推荐技术在电商平台的创新实践.doc

个性化推荐技术在电商平台的创新实践

TOC\o1-2\h\u15049第1章个性化推荐技术概述 3

188441.1推荐系统的发展历程 3

172791.2个性化推荐技术的重要性 3

205291.3个性化推荐技术的研究现状与趋势 3

12987第2章电商平台个性化推荐体系架构 4

189842.1电商平台业务特点 4

317282.2个性化推荐体系架构设计 5

79052.3推荐算法在电商平台的应用场景 5

27622第3章用户画像构建 6

18523.1用户数据采集与处理 6

5663.1.1数据源及采集方法 6

281063.1.2数据处理 6

28733.2用户特征工程 6

290173.2.1用户基础特征 6

99493.2.2用户行为特征 6

94963.2.3用户兴趣特征 7

27543.3用户画像构建方法 7

170623.3.1用户标签体系 7

6423.3.2用户画像模型 7

26054第4章商品表示与特征提取 7

18254.1商品数据预处理 8

262584.1.1数据清洗 8

201984.1.2数据整合 8

200654.1.3数据规范化 8

3154.2商品特征提取方法 8

12114.2.1基于文本的特征提取 8

220814.2.2基于图像的特征提取 8

320154.2.3用户行为特征提取 8

266754.3基于内容的推荐算法 8

130714.3.1商品内容分析 8

278654.3.2用户偏好建模 8

293934.3.3推荐算法实现 9

32662第5章协同过滤推荐算法 9

49125.1用户协同过滤算法 9

104505.1.1相似度计算方法 9

153655.1.2用户邻居选择策略 9

301655.1.3用户协同过滤算法优化 9

243495.2商品协同过滤算法 9

195285.2.1商品特征提取 10

5595.2.2商品相似度计算方法 10

161215.2.3商品协同过滤算法优化 10

105125.3模型优化与改进 10

55315.3.1混合推荐算法 10

273845.3.2深度学习在协同过滤中的应用 10

19385.3.3强化学习在协同过滤中的应用 10

211545.3.4推荐系统评估方法 10

27146第6章深度学习在个性化推荐中的应用 11

267436.1深度学习概述 11

214886.2基于深度学习的推荐算法 11

325656.2.1神经协同过滤算法 11

37166.2.2序列推荐算法 11

242406.2.3多任务学习算法 11

80866.3深度学习推荐模型案例分析 11

14276.3.1神经协同过滤模型在电商推荐中的应用 11

252746.3.2基于LSTM的序列推荐模型在电商推荐中的应用 12

169866.3.3多任务学习在电商推荐中的应用 12

4332第7章多维度推荐策略融合 12

94277.1多源数据融合 12

211137.1.1用户行为数据的融合 12

53507.1.2用户画像的构建与融合 12

54287.1.3商品信息的融合 12

1257.2多算法融合策略 12

289837.2.1协同过滤算法的融合 12

250207.2.2内容推荐算法的融合 13

309117.2.3深度学习算法的融合 13

102227.3多目标优化与评估 13

296767.3.1推荐系统的多目标优化 13

83927.3.2推荐系统的评估方法 13

203217.3.3推荐系统的实时监控与调整 13

11517第8章冷启动问题与解决方案 13

320358.1冷启动问题概述 13

87578.2基于内容的推荐算法在冷启动问题中的应用 14

166748.2.1用户画像构建 14

35508.2.2商品特征提取 14

284968.2.3基于内容的协同过滤 14

264888.3基于社交网络的推荐算法在冷启动问题中的应用 14

38948.3.1社交关系挖掘 14

302798.3.2社交影响力传播 14

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