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精准推荐引擎研发方案

TOC\o1-2\h\u27758第1章引言 3

249291.1研发背景 3

132671.2研发目标 3

79471.3研发意义 4

4710第2章推荐引擎技术概述 4

172152.1推荐系统基本原理 4

210282.1.1用户与物品的交互 4

149992.1.2用户兴趣模型 4

55142.1.3相似度计算 4

32612.1.4排序与推荐列表 5

522.2推荐算法分类 5

18042.2.1基于内容的推荐算法 5

188072.2.2协同过滤推荐算法 5

197902.2.3混合推荐算法 5

124692.2.4深度学习推荐算法 5

23442.3推荐系统评估指标 5

188222.3.1准确率 5

302662.3.2覆盖度 5

15092.3.3新颖度 6

143382.3.4个性化 6

222712.3.5用户满意度 6

4091第3章数据处理与预处理 6

167363.1数据来源与采集 6

321473.1.1数据源选择 6

265053.1.2数据采集方法 6

242953.2数据处理方法 6

261683.2.1数据清洗 6

83083.2.2数据整合 7

306933.2.3数据转换 7

151203.2.4特征工程 7

167113.3数据预处理技术 7

314653.3.1数据采样 7

304283.3.2数据降维 7

80413.3.3数据标准化 7

193963.3.4数据编码 7

89913.3.5数据分割 7

23670第4章用户画像构建 7

133544.1用户画像概述 7

71894.2用户属性分析 8

268024.2.1基本属性分析 8

167494.2.2地域属性分析 8

226454.2.3兴趣偏好分析 8

227564.3用户行为分析 8

193144.3.1浏览行为分析 8

27854.3.2互动行为分析 8

284734.3.3购买行为分析 8

252054.3.4时间序列分析 8

20327第5章物品画像构建 9

323335.1物品画像概述 9

295275.2物品属性分析 9

97835.2.1物理属性 9

210115.2.2语义属性 9

209225.2.3用户评价属性 9

58915.3物品关联分析 9

206335.3.1基于物品的关联分析 9

176545.3.2基于用户的关联分析 9

31235.3.3基于内容的关联分析 10

29293第6章推荐算法选择与实现 10

207666.1协同过滤算法 10

290166.1.1算法原理 10

190646.1.2算法实现 10

14416.2内容推荐算法 10

257806.2.1算法原理 10

105626.2.2算法实现 10

153516.3深度学习推荐算法 11

45246.3.1算法原理 11

67226.3.2算法实现 11

2510第7章精准推荐策略设计 11

276397.1用户兴趣模型构建 11

33297.1.1用户行为数据收集 11

14087.1.2用户特征提取 11

129607.1.3用户兴趣模型训练 11

110317.1.4用户兴趣模型更新 11

141077.2物品推荐策略 11

51317.2.1物品特征提取 11

58137.2.2基于内容的推荐策略 12

115117.2.3协同过滤推荐策略 12

39397.2.4混合推荐策略 12

145217.3推荐系统冷启动问题 12

190367.3.1用户冷启动 12

118297.3.2物品冷启动 12

131397.3.3冷启动策略优化 12

248737.3.4冷启动效果评估 12

29313第8章系统架构与模块设计 12

139798.1系统整体架构 12

265888.1.1数据层 12

270398.1.2核心处理层 13

146418.1.3应用层 13

193508.2推荐模块