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网络购物平台个性化推荐算法优化方案
TOC\o1-2\h\u28805第1章引言 3
101631.1研究背景 3
193801.2研究目的与意义 3
284201.3研究方法与论文结构 3
21326第2章个性化推荐算法概述 4
1836第3章现有个性化推荐算法分析 4
9998第4章个性化推荐算法优化方案 4
15330第5章实验与分析 4
27436第6章结论与展望 4
29295第2章网络购物平台个性化推荐概述 4
168822.1个性化推荐的定义及分类 4
300712.1.1个性化推荐的定义 4
161142.1.2个性化推荐的分类 4
61002.2网络购物平台个性化推荐系统的发展现状 4
22762.3个性化推荐算法的关键技术 5
12160第3章现有个性化推荐算法分析 5
182933.1协同过滤算法 5
124543.2基于内容的推荐算法 6
93613.3混合推荐算法 6
128743.4现有算法的优缺点对比 6
9447第四章个性化推荐算法优化策略 7
125864.1改进协同过滤算法 7
311684.1.1算法概述 7
191514.1.2稀疏性问题改进 8
159684.1.3冷启动问题改进 8
148134.1.4可扩展性问题改进 8
259894.2优化基于内容的推荐算法 8
261464.2.1算法概述 8
327024.2.2特征提取优化 8
117744.2.3相似度计算优化 8
24874.3混合推荐算法的优化 9
317584.3.1权重调整 9
106714.3.2特征融合 9
49404.4结合用户行为数据的推荐算法优化 9
157814.4.1用户行为分析 9
33224.4.2用户行为序列挖掘 9
266364.4.3用户行为聚类 9
7953第五章基于深度学习的个性化推荐算法 9
304695.1深度学习简介 9
140965.2基于深度学习的推荐算法原理 10
88095.3深度学习推荐算法的优势与应用 10
52155.4基于深度学习的推荐算法优化策略 10
16173第6章个性化推荐算法的评估与优化 11
98876.1个性化推荐算法的评估指标 11
150826.1.1准确性指标 11
224266.1.2覆盖率指标 11
21826.1.3新颖性指标 11
260456.1.4满意度指标 11
121206.2评估方法的改进与优化 11
233506.2.1交叉验证 11
307816.2.2时间序列评估 12
202726.2.3多任务学习 12
205956.3基于用户反馈的推荐算法优化 12
188826.3.1实时反馈 12
307796.3.2长期反馈 12
103836.3.3深度学习 12
9066.4实验与分析 12
43906.4.1数据预处理 12
95606.4.2算法实现 12
101486.4.3实验结果分析 12
16970第7章个性化推荐系统的实现与部署 13
130977.1系统架构设计 13
281077.2推荐算法的集成与部署 13
263897.3系统功能优化与扩展 13
196687.4系统安全与隐私保护 13
32566第8章个性化推荐在购物平台的应用案例分析 14
296698.1某电商平台的个性化推荐实践 14
36518.1.1背景介绍 14
169148.1.2个性化推荐策略 14
64958.1.3个性化推荐实施效果 14
23048.2案例分析：个性化推荐对销售业绩的影响 14
124038.2.1销售额增长 14
46828.2.2库存优化 14
293468.3案例分析：个性化推荐对用户满意度的提升 14
216828.3.1购物体验优化 15
100288.3.2用户粘性增强 15
327558.4案例分析：个性化推荐在行业中的应用前景 15
57398.4.1市场需求 15
318148.4.2技术发展 15
276158.4.3政策支持 15
8904第9章个
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