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用户行为分析与数据驱动的推荐系统

TOC\o1-2\h\u4043第一章用户行为数据采集 2

240081.1用户行为数据概述 3

222251.2数据采集方法与技术 3

190521.3数据预处理与清洗 3

31850第二章用户行为数据分析基础 4

13282.1数据分析方法概述 4

325242.2描述性统计分析 4

173162.3用户画像构建 5

21317第三章用户行为模式挖掘 5

287533.1用户行为模式概述 5

186423.2关联规则挖掘 5

138403.3序列模式挖掘 6

14601第四章用户行为预测与趋势分析 6

8214.1用户行为预测方法 6

209554.1.1基于内容的预测方法 7

110324.1.2协同过滤方法 7

106964.1.3混合模型 7

165634.2时间序列分析 7

277574.2.1移动平均法 7

234164.2.2指数平滑法 8

114224.2.3ARIMA模型 8

162654.3趋势分析与预测 8

41314.3.1线性趋势分析 8

278924.3.2非线性趋势分析 8

272854.3.3季节性趋势分析 8

301234.3.4基于深度学习的趋势分析 8

18414第五章数据驱动的推荐系统概述 8

144065.1推荐系统的发展历程 8

114625.2推荐系统的类型与架构 9

199305.3推荐系统的评估指标 10

16729第六章内容推荐算法 10

111006.1内容推荐算法概述 10

14736.2基于内容的推荐算法 10

152236.2.1算法原理 10

248496.2.2算法优缺点 11

71046.3混合推荐算法 11

107996.3.1基于模型的混合推荐算法 11

165386.3.2特征增强的混合推荐算法 11

1646.3.3集成学习的混合推荐算法 11

75126.3.4转换模型的混合推荐算法 12

15542第七章协同过滤推荐算法 12

67517.1协同过滤推荐算法概述 12

147297.1.1定义及发展历程 12

126237.1.2算法分类 12

43817.2用户基于协同过滤的推荐算法 12

19207.2.1原理 12

249297.2.2算法步骤 12

249157.2.3优缺点 12

109297.3物品基于协同过滤的推荐算法 13

238497.3.1原理 13

70367.3.2算法步骤 13

69137.3.3优缺点 13

31207第八章深度学习在推荐系统中的应用 13

240718.1深度学习概述 13

91198.1.1深度学习的发展历程 13

244778.1.2深度学习的主要技术 13

74908.2神经协同过滤推荐算法 13

19558.2.1神经协同过滤算法原理 14

138288.2.2神经协同过滤算法流程 14

71758.2.3神经协同过滤算法的优势 14

106158.3序列模型推荐算法 14

189268.3.1序列模型推荐算法原理 14

144998.3.2序列模型推荐算法流程 14

155948.3.3序列模型推荐算法的优势 14

15568第九章推荐系统的优化与改进 14

238369.1推荐系统的冷启动问题 14

24809.1.1问题概述 14

213039.1.2解决策略 15

250389.1.3实践案例 15

106789.2推荐系统的多样性与新颖性 15

59899.2.1问题概述 15

237629.2.2解决策略 15

12989.2.3实践案例 15

304439.3推荐系统的可解释性 16

94739.3.1问题概述 16

14199.3.2解决策略 16

6379.3.3实践案例 16

21288第十章推荐系统的应用与实践 16

2977510.1电商推荐系统 16

347910.2社交网络推荐系统 17

2736810.3在线视频推荐系统 17

第一章用户行为数据采集

1.1用户行为数据概述

用户行为数