精准用户画像与个性化推荐技术应用.doc

精准用户画像与个性化推荐技术应用

TOC\o1-2\h\u27797第1章用户画像概述 5

228381.1用户画像的定义与价值 5

310301.1.1定义 5

17951.1.2价值 5

301811.2用户画像构建的基本流程 5

315681.2.1数据收集 5

256091.2.2数据处理 5

126401.2.3特征工程 5

70451.2.4模型构建 6

277881.2.5评估与优化 6

310451.3用户画像在互联网行业中的应用 6

23331.3.1个性化推荐 6

223291.3.2精准广告 6

217381.3.3客户关系管理 6

166311.3.4风险控制 6

137931.3.5产品设计与优化 6

12958第2章用户数据采集与处理 6

219922.1用户数据的来源与类型 6

234772.1.1用户数据来源 6

17222.1.2用户数据类型 7

281852.2用户数据预处理方法 7

260232.2.1数据采样 7

3062.2.2数据归一化 7

180182.2.3数据编码 7

51332.2.4缺失值处理 7

259292.3数据清洗与融合技术 7

197272.3.1数据清洗 7

94092.3.2数据融合 8

19537第3章用户特征提取 8

303653.1用户基本属性特征 8

199553.1.1年龄特征 8

229623.1.2性别特征 8

9933.1.3教育程度特征 8

217583.1.4职业特征 8

27813.1.5地理位置特征 8

258663.2用户行为特征分析 8

155713.2.1浏览行为特征 9

136883.2.2有哪些信誉好的足球投注网站行为特征 9

293693.2.3购买行为特征 9

40553.2.4评价行为特征 9

67973.3用户兴趣偏好挖掘 9

292293.3.1内容偏好挖掘 9

271863.3.2话题偏好挖掘 9

48373.3.3互动偏好挖掘 9

323103.3.4购物偏好挖掘 9

1271第4章用户画像构建方法 9

275924.1基于统计的用户画像构建 9

16714.1.1用户特征提取 10

182824.1.2用户行为数据分析 10

54554.1.3用户标签体系构建 10

281944.1.4用户画像更新与优化 10

326594.2基于机器学习的用户画像构建 10

33784.2.1数据预处理 10

75344.2.2特征工程 10

11894.2.3机器学习建模 10

321754.2.4模型评估与优化 10

253954.3基于深度学习的用户画像构建 10

273134.3.1神经网络结构选择 10

282294.3.2数据表示与嵌入 11

37874.3.3模型训练与优化 11

325494.3.4用户画像应用与效果分析 11

32066第5章个性化推荐系统概述 11

16915.1推荐系统的定义与分类 11

194395.1.1推荐系统的定义 11

211275.1.2推荐系统的分类 11

28055.2个性化推荐系统的工作流程 11

197685.2.1数据收集 11

49195.2.2预处理 12

277935.2.3推荐算法选择 12

106085.2.4推荐模型构建 12

305225.2.5推荐结果展示 12

89885.2.6用户反馈收集 12

144435.3个性化推荐系统的评价指标 12

254875.3.1准确率 12

161575.3.2覆盖度 12

314765.3.3新颖度 12

275485.3.4个性化 12

158795.3.5用户满意度 12

26323第6章基于内容的推荐算法 12

94046.1内容推荐算法原理 12

145336.2基于文本的推荐算法 13

284896.3基于图像的推荐算法 13

8214第7章协同过滤推荐算法 13

194787.1用户基于协同过滤推荐算法 13

67997.1.1算法原理 13