电商行业智能推荐引擎优化方案.doc

电商行业智能推荐引擎优化方案

TOC\o1-2\h\u17472第1章智能推荐引擎概述 3

116251.1推荐系统的发展历程 3

164181.2电商行业推荐系统的应用价值 4

266941.3智能推荐引擎的关键技术 4

11809第2章推荐算法选型与优化 4

174552.1常用推荐算法介绍 4

91762.1.1协同过滤推荐算法 5

218392.1.2内容推荐算法 5

281012.1.3混合推荐算法 5

8352.1.4基于深度学习的推荐算法 5

137842.2算法优化的方向与策略 5

219792.2.1冷启动问题优化 5

234872.2.2算法实时性优化 5

124802.2.3算法多样性优化 6

297942.3深度学习在推荐系统中的应用 6

157392.3.1用户和物品表示学习 6

210962.3.2序列推荐 6

323612.3.3多模态推荐 6

183662.3.4知识图谱增强推荐 6

6819第3章用户画像构建与优化 6

42143.1用户画像数据来源与处理 6

127783.1.1数据来源 6

65183.1.2数据处理 7

166513.2用户画像标签体系构建 7

107043.2.1标签分类 7

88013.2.2标签权重设置 7

275863.2.3标签计算与更新 7

213343.3用户画像更新与维护 7

313933.3.1定期更新 7

120603.3.2用户行为触发更新 7

13483.3.3算法优化 7

40823.3.4用户反馈机制 8

20651第4章商品画像构建与优化 8

50284.1商品数据挖掘与分析 8

12694.1.1数据收集 8

259194.1.2数据预处理 8

160954.1.3特征提取 8

156114.1.4数据分析 8

292804.2商品画像标签体系构建 8

43394.2.1标签体系设计 9

202664.2.2标签权重计算 9

10594.2.3标签更新策略 9

76944.3商品画像在推荐系统中的应用 9

201574.3.1个性化推荐 9

16814.3.2冷启动优化 9

291514.3.3推荐结果多样性优化 10

26177第5章用户行为分析与挖掘 10

230805.1用户行为数据收集与预处理 10

285445.1.1数据源选择与整合 10

286065.1.2数据清洗与去噪 10

132855.1.3数据标准化与归一化 10

183715.2用户行为特征提取与建模 10

77755.2.1用户行为特征工程 10

26445.2.2用户行为建模 10

173475.2.3模型评估与优化 11

311035.3用户行为序列分析 11

257035.3.1用户行为时间序列分析 11

104435.3.2用户行为关联规则挖掘 11

40885.3.3用户行为预测 11

12888第6章冷启动问题优化 11

93966.1冷启动问题概述 11

239636.2用户冷启动解决方案 11

280696.2.1基于用户注册信息的推荐 11

33836.2.2利用社会化信息推荐 11

326676.2.3基于内容的推荐 11

134616.2.4热门商品推荐 12

130336.3商品冷启动解决方案 12

233196.3.1利用商品特征进行推荐 12

184936.3.2基于销量和评价的推荐 12

87426.3.3利用用户行为数据 12

309886.3.4融合多源数据的推荐 12

11367第7章多样性与新颖性优化 12

308127.1多样性优化策略 12

306827.1.1用户兴趣分布建模 12

202217.1.2基于聚类的多样性增强 12

24807.1.3多任务学习框架 12

57427.2新颖性优化策略 13

5437.2.1冷启动商品处理 13

286717.2.2时间感知的推荐算法 13

80567.2.3基于用户行为的动态调整 13

168807.3多样性与新颖性的平衡 13