电商个性化推荐精准度提升策略.doc

电商个性化推荐精准度提升策略

TOC\o1-2\h\u3029第1章个性化推荐系统概述 3

52511.1个性化推荐的定义与价值 3

59341.2个性化推荐系统的基本构成 4

277691.3个性化推荐系统的发展趋势 4

31329第2章个性化推荐算法概述 4

302762.1常用推荐算法分类 4

258482.1.1协同过滤算法 5

143862.1.2基于内容的推荐算法 5

197692.1.3混合推荐算法 5

235392.1.4基于模型的推荐算法 5

62792.1.5深度学习推荐算法 5

291702.2协同过滤算法 5

71532.2.1用户协同过滤 5

41312.2.2物品协同过滤 5

241122.3基于内容的推荐算法 5

124272.3.1用户兴趣建模 5

37472.3.2物品特征提取 5

53322.3.3推荐 5

2582.4混合推荐算法 5

244862.4.1加权混合 5

153332.4.2切割混合 6

229382.4.3特征级混合 6

226122.4.4层次混合 6

18183第3章用户画像构建策略 6

89523.1用户画像的基本概念 6

74193.2用户画像构建方法 6

132173.3用户画像更新与优化 7

5906第4章数据预处理与特征工程 7

56984.1数据清洗与整合 7

320244.1.1数据清洗 7

144864.1.2数据整合 8

78224.2特征提取与选择 8

107504.2.1特征提取 8

316324.2.2特征选择 8

264724.3异常值处理与缺失值填充 9

34984.3.1异常值处理 9

315394.3.2缺失值填充 9

30881第5章个性化推荐算法选择与优化 9

146995.1推荐算法选择原则 9

271975.1.1效果原则 9

253145.1.2可扩展性原则 9

270245.1.3实时性原则 9

35535.1.4用户多样性原则 9

64825.1.5解释性原则 9

270125.2推荐算法调优策略 9

200435.2.1特征工程优化 10

227995.2.2模型参数调优 10

86765.2.3集成学习策略 10

37645.2.4深度学习应用 10

108305.2.5用户反馈机制 10

188395.3推荐系统冷启动问题解决方法 10

33025.3.1利用用户注册信息 10

146325.3.2基于内容的推荐 10

12195.3.3利用社会化信息 10

225295.3.4采用迁移学习方法 10

16715.3.5摸索性推荐 10

25317第6章深度学习在个性化推荐中的应用 11

132936.1深度学习概述 11

298516.2深度学习推荐算法 11

93956.3深度学习推荐模型案例分析 11

21939第7章用户行为分析与预测 12

306627.1用户行为数据采集与处理 12

183077.1.1数据采集方法 12

304297.1.2数据处理流程 12

30237.1.3数据预处理技术 12

102157.2用户行为分析方法 12

140827.2.1描述性分析 12

171487.2.2关联规则分析 12

22737.2.3聚类分析 12

308897.2.4时间序列分析 13

102677.3用户购买意图预测 13

50757.3.1分类算法 13

161737.3.2深度学习方法 13

70507.3.3集成学习方法 13

11620第8章个性化推荐系统的评估与优化 13

318628.1推荐系统评估指标 13

217738.1.1准确性指标 13

160828.1.2用户满意度指标 14

61658.1.3多样性指标 14

135788.2离线评估与在线评估 14

242238.2.1离线评估 14

124068.2.2在线评估 14

80318.3推荐系统优化策略 14

299008.3.1数据预处理优化 14

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