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基于大数据的个性化推荐系统建设

TOC\o1-2\h\u7765第1章引言 3

188111.1个性化推荐系统背景与意义 3

175621.2大数据与个性化推荐系统的关联 4

189401.3国内外研究现状与发展趋势 4

20553第2章个性化推荐系统理论基础 5

189372.1推荐系统概述 5

18772.2个性化推荐算法分类 5

80402.3个性化推荐系统评估指标 6

14438第3章大数据处理技术 6

53053.1大数据采集与预处理 6

268873.1.1数据采集 6

211793.1.2数据预处理 6

149653.2大数据存储与索引 7

191273.2.1数据存储 7

250373.2.2数据索引 7

108603.3大数据挖掘与分析 7

139823.3.1数据挖掘算法 7

288723.3.2用户画像构建 7

131113.3.3数据分析技术 7

126943.3.4推荐系统评估 7

23585第4章用户画像构建 7

183014.1用户画像概念与作用 7

288334.1.1用户画像定义 8

284114.1.2用户画像作用 8

51914.2用户画像构建方法 8

231144.2.1数据收集 8

250254.2.2数据预处理 8

34024.2.3特征工程 8

65514.2.4用户分群 8

25354.2.5用户画像构建 8

295644.3用户画像应用案例 8

226854.3.1电商领域 8

39164.3.2内容推荐领域 8

56234.3.3广告领域 9

110064.3.4社交领域 9

13638第5章个性化推荐算法设计 9

115275.1基于内容的推荐算法 9

271125.1.1算法原理 9

202335.1.2特征提取 9

296435.1.3相似度计算 9

211865.1.4个性化推荐实现 9

125705.2协同过滤推荐算法 9

152455.2.1用户基于协同过滤 10

97755.2.2项目基于协同过滤 10

64055.2.3冷启动问题 10

302755.3深度学习在推荐系统中的应用 10

49865.3.1神经协同过滤 10

231555.3.2序列推荐模型 10

126365.3.3多模态推荐模型 10

210105.3.4深度学习推荐算法实践 10

17618第6章个性化推荐系统架构设计 11

241576.1系统架构设计原则 11

110166.1.1开放性与可扩展性 11

279226.1.2高效性与可伸缩性 11

48666.1.3实时性与准确性 11

287926.1.4安全性与隐私保护 11

286616.2系统模块划分与功能描述 11

227386.2.1数据采集模块 11

70266.2.2数据存储模块 11

6046.2.3特征工程模块 11

35646.2.4推荐算法模块 11

10916.2.5用户画像模块 12

21396.2.6推荐结果展示模块 12

287196.2.7系统监控与评估模块 12

82026.3系统关键技术选型与实现 12

203216.3.1数据采集技术 12

260736.3.2数据存储技术 12

208446.3.3特征工程技术 12

277616.3.4推荐算法技术 12

5336.3.5用户画像技术 12

197776.3.6系统监控与评估技术 12

18147第7章个性化推荐系统实现 12

26217.1系统开发环境与工具 12

108427.1.1开发环境 12

232207.1.2开发工具 13

271387.2数据处理与模型训练 13

91467.2.1数据预处理 13

96327.2.2模型选择与训练 13

84367.3系统集成与测试 13

167227.3.1系统架构 13

104527.3.2系统集成 13

228937.3.3系统测试 13

3959第8章个性化推荐系统优化与扩展 14

241328.1算法优化策略 14