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电商平台商品智能推荐策略

TOC\o1-2\h\u3636第1章引言 3

56061.1研究背景与意义 4

191021.2研究目标与内容 4

14329第2章电商平台商品推荐系统概述 5

165272.1电商平台简介 5

69842.2商品推荐系统的基本概念 5

149392.3商品推荐系统的分类与架构 5

26969第3章用户画像构建 6

107323.1用户行为数据采集 6

268793.1.1数据来源 6

115363.1.2数据采集方法 6

45953.2用户属性分析 6

289833.2.1用户基本属性分析 7

15563.2.2用户兴趣偏好分析 7

230873.2.3用户价值分析 7

260483.2.4用户活跃度分析 7

111583.3用户画像应用 7

245523.3.1个性化推荐 7

130923.3.2营销策略优化 7

91623.3.3用户运营 7

86973.3.4数据分析与应用 7

18808第4章商品特征提取 7

300904.1商品属性分析 7

121784.1.1商品类别分析 8

53614.1.2商品价格分析 8

327364.1.3商品品牌分析 8

116794.1.4商品规格分析 8

229594.1.5商品评价分析 8

293814.2商品相似度计算 8

225584.2.1基于内容的相似度计算 8

156054.2.2基于用户行为的相似度计算 8

70974.2.3基于模型的相似度计算 8

132514.3商品标签体系构建 9

312574.3.1标签分类 9

146994.3.2标签权重设置 9

193014.3.3标签更新策略 9

206924.3.4标签应用实践 9

19682第5章基于内容的推荐策略 9

144285.1内容推荐算法概述 9

22895.2基于文本的推荐方法 9

21315.2.1文本预处理 9

307775.2.2词频逆文档频率（TFIDF） 9

230625.2.3主题模型 10

278435.2.4深度学习方法 10

258875.3基于图像的推荐方法 10

80195.3.1图像特征提取 10

106385.3.2矩阵分解 10

144135.3.3多模态融合 10

153435.3.4深度学习模型 10

14554第6章协同过滤推荐策略 10

92986.1用户协同过滤 11

36356.1.1用户相似度计算 11

48386.1.2邻居用户选择 11

102946.1.3推荐结果 11

324466.2商品协同过滤 11

301286.2.1商品相似度计算 11

100886.2.2邻居商品选择 11

317556.2.3推荐结果 11

308356.3模型融合与优化 11

115746.3.1协同过滤模型融合 11

15796.3.2冷启动问题优化 12

302106.3.3推荐结果多样性优化 12

21765第7章深度学习在商品推荐中的应用 12

41807.1神经协同过滤 12

270257.1.1神经协同过滤的原理 12

163337.1.2常见的神经协同过滤模型 12

197007.1.3神经协同过滤的优化策略 12

53417.2序列模型在推荐系统中的应用 12

210457.2.1序列模型的原理 12

290297.2.2常见的序列推荐模型 12

27827.2.3序列模型的优化策略 12

90317.3对抗网络在推荐系统中的应用 13

35237.3.1对抗网络的原理 13

196067.3.2基于GAN的商品推荐模型 13

22907.3.3对抗网络在推荐系统中的挑战与展望 13

20049第8章多源数据融合推荐策略 13

82068.1多源数据概述 13

209268.1.1多源数据类型及其特点 13

252568.1.2多源数据在商品推荐中的作用 13

117528.1.3多源数据融合的优势与挑战 13

169888.2异构数据融合方法 13

45628.2.1基于特征工程