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电商行业智能推荐算法优化方案

TOC\o1-2\h\u7313第1章概述 3

169201.1电商行业背景分析 3

146071.2智能推荐算法的重要性 3

104841.3研究目的与意义 3

30866第2章智能推荐算法概述 4

48022.1常见推荐算法类型 4

133832.1.1协同过滤算法 4

76572.1.2内容推荐算法 4

233272.1.3深度学习推荐算法 4

182022.1.4混合推荐算法 4

88342.2推荐算法的发展历程 4

214232.2.1传统推荐算法阶段 5

209102.2.2协同过滤算法优化阶段 5

204952.2.3深度学习推荐算法阶段 5

94782.2.4混合推荐算法和跨域推荐算法阶段 5

190102.3推荐算法在电商领域的应用 5

288902.3.1商品推荐 5

292102.3.2有哪些信誉好的足球投注网站结果优化 5

100982.3.3营销活动推荐 5

213972.3.4用户画像构建 5

174992.3.5个性化页面展示 5

17768第3章电商数据预处理 6

284973.1数据采集与清洗 6

135263.1.1数据采集 6

315423.1.2数据清洗 6

3153.2数据存储与管理 6

189283.2.1数据存储 6

278923.2.2数据管理 6

92653.3数据预处理技术 6

57743.3.1数据预处理流程 6

195653.3.2数据预处理方法 7

17503第4章用户画像构建 7

37224.1用户画像概述 7

240564.2用户画像构建方法 7

230574.2.1数据收集 7

25754.2.2数据预处理 7

89364.2.3特征工程 7

237624.2.4用户画像建模 8

258234.2.5用户画像更新与优化 8

86474.3用户画像应用场景 8

185784.3.1个性化推荐 8

260124.3.2精准营销 8

72774.3.3用户行为分析 8

183314.3.4客户服务与关怀 8

109754.3.5风险控制与反欺诈 8

60454.3.6数据洞察与商业决策 8

32499第5章协同过滤算法优化 8

114405.1协同过滤算法原理 8

294225.2基于用户的协同过滤优化 9

4585.3基于物品的协同过滤优化 9

1625.4混合协同过滤优化 9

20803第6章深度学习算法在推荐系统中的应用 10

188386.1深度学习概述 10

278816.2常见深度学习模型 10

156716.2.1神经网络 10

163646.2.2卷积神经网络（CNN） 10

137286.2.3循环神经网络（RNN） 10

43426.2.4长短时记忆网络（LSTM） 10

265756.2.5自编码器（AE） 10

36206.3深度学习在推荐系统中的应用案例 11

108046.3.1神经协同过滤 11

147906.3.2多模态深度学习推荐 11

279016.3.3序列推荐 11

179266.3.4强化学习推荐 11

22930第7章多任务学习与迁移学习 11

79147.1多任务学习概述 11

315147.1.1多任务学习原理 12

75067.1.2多任务学习架构 12

81957.2迁移学习概述 12

293987.2.1迁移学习原理 12

258207.2.2迁移学习方法 12

76077.3多任务学习与迁移学习在推荐系统中的应用 12

69267.3.1多任务学习在推荐系统中的应用 12

279717.3.2迁移学习在推荐系统中的应用 13

4650第8章冷启动问题优化 13

87868.1冷启动问题概述 13

166228.2基于内容的推荐算法优化 13

217138.3利用外部信息优化冷启动问题 13

29487第9章评估指标与优化策略 14

200829.1推荐系统评估指标 14

31409.1.1准确率（Precision） 14

194419.1.2召回率（Rec