- 1、本文档共16页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
个性化推荐技术在电子商务平台的推广与应用
TOC\o1-2\h\u28737第一章个性化推荐技术概述 2
147261.1个性化推荐技术简介 2
101221.2个性化推荐技术的发展历程 2
231551.3个性化推荐技术的分类与特点 3
31628第二章电子商务平台与个性化推荐技术 3
63282.1电子商务平台的发展现状 3
302052.2个性化推荐技术在电子商务平台的重要性 4
238772.3电子商务平台个性化推荐系统的架构 4
4569第三章用户行为分析 5
158123.1用户行为数据采集 5
5733.1.1数据来源 5
114133.1.2数据采集方法 5
53623.2用户行为数据预处理 5
311343.2.1数据清洗 5
139523.2.2数据整合 6
129513.3用户行为分析模型 6
30183.3.1用户行为分类模型 6
99163.3.2用户行为序列模型 6
300703.3.3用户行为预测模型 6
125543.3.4用户行为聚类模型 6
13235第四章协同过滤推荐算法 6
177834.1用户基于模型的协同过滤推荐 6
217914.2物品基于模型的协同过滤推荐 7
247664.3混合协同过滤推荐 7
12753第五章内容推荐算法 8
142615.1基于内容的推荐算法原理 8
317115.2内容特征提取与表示 8
108355.3内容推荐算法的优化与应用 9
30927第六章深度学习推荐算法 9
245176.1深度学习在个性化推荐中的应用 9
214606.1.1深度学习概述 9
236196.1.2深度学习在个性化推荐中的应用场景 9
140326.2神经协同过滤推荐算法 10
98666.2.1神经协同过滤算法原理 10
21516.2.2神经协同过滤算法的优势 10
5476.3序列模型在个性化推荐中的应用 10
244896.3.1循环神经网络(RNN) 10
114846.3.2长短时记忆网络(LSTM) 11
5456.3.3Transformer模型 11
16677第七章个性化推荐系统的评估与优化 11
100617.1个性化推荐系统评估指标 11
113077.2评估方法与实验设计 12
216977.3个性化推荐系统的优化策略 12
24034第八章个性化推荐系统的安全与隐私 13
1368.1个性化推荐系统的隐私问题 13
190458.2隐私保护技术与应用 13
213878.3个性化推荐系统的安全策略 14
20310第九章个性化推荐技术在电子商务平台的应用案例 14
296819.1个性化推荐技术在电商平台的实际应用 14
258829.2成功案例分析 14
163549.3应用挑战与解决方案 15
812第十章个性化推荐技术的未来发展趋势 15
2537010.1个性化推荐技术的新兴方向 15
611110.2个性化推荐技术的行业应用前景 16
1794510.3个性化推荐技术的研究与发展趋势 16
第一章个性化推荐技术概述
1.1个性化推荐技术简介
个性化推荐技术是指通过分析用户行为、兴趣偏好以及历史数据,为用户提供与其需求相匹配的商品、服务或信息的一种智能技术。在电子商务平台上,个性化推荐技术能够有效提升用户体验,提高转化率和用户满意度,从而促进销售额的增长。
1.2个性化推荐技术的发展历程
个性化推荐技术起源于20世纪90年代,最初应用于新闻推荐、邮件过滤等领域。互联网的快速发展,个性化推荐技术在电子商务领域的应用逐渐成熟。以下是个性化推荐技术的发展历程:
(1)基于内容的推荐:早期的个性化推荐技术主要依据用户的历史行为数据,通过分析用户对特定内容的喜好,为用户推荐相似的商品或服务。
(2)协同过滤推荐:用户数据的积累,协同过滤推荐技术应运而生。该技术通过挖掘用户之间的相似性,为用户推荐与他们相似的其他用户喜欢的商品或服务。
(3)深度学习推荐:深度学习技术的快速发展为个性化推荐带来了新的机遇。深度学习推荐技术通过构建复杂的神经网络模型,实现对用户兴趣的高效捕捉和预测。
1.3个性化推荐技术的分类与特点
个性化推荐技术主要可分为以下几种类型:
(1)基于内容的推荐:该类技术根据用户对特定
您可能关注的文档
- 初中生科普知识竞赛征文.doc
- 航空工业新型材料应用与制造工艺改进方案.doc
- 智慧农业大数据平台构建方案.doc
- 软件测试维护服务合同.doc
- 软件源码购买合同.doc
- 新一代能源技术示范区建设协议.doc
- 汽车后市场废旧零件回收与物流标准化建设方案.doc
- 造纸行业智能化造纸工艺方案.doc
- 基于AI的农产品产地环境监测与调控解决方案.doc
- 教育培训业教师资源智能匹配系统开发.doc
- 互联网金融消费金融业务中的反洗钱风险识别与防控策略研究教学研究课题报告.docx
- 4 《供应链金融信用风险评估模型的构建与金融风险管理实践探索》教学研究课题报告.docx
- 高中体育训练中女性运动员特殊时期损伤预防策略教学研究课题报告.docx
- 小学语文与道德教育跨学科教学中的AI应用研究教学研究课题报告.docx
- 机械制造企业生产流程数字化改造中的智能制造与工业4.0产业政策实施路径优化研究教学研究课题报告.docx
- 高中数学课堂中数学问题解决的策略探究与实践教学研究课题报告.docx
- 基于STEM教育理念的小学科学实验教学革新教学研究课题报告.docx
- 《在线教育背景下教师教学行为与学生学习兴趣关系研究》教学研究课题报告.docx
- 设施农业环境智能调控技术在农业灾害预防中的技术策略教学研究课题报告.docx
- 支付清算行业在金融科技背景下的商业模式创新与竞争力提升教学研究课题报告.docx
最近下载
- GB/T 30146-2023安全与韧性 业务连续性管理体系 要求.pdf
- 红旅项目计划书.docx VIP
- DB32T 4649-2024公路桥梁混凝土结构预应力施工质量检测评价技术规程.pdf VIP
- HZS120型混凝土搅拌站使用说明书.pdf VIP
- 庆七一弘扬井冈山精神不忘初心跟党走微党课ppt课件_图文.ppt.pptx VIP
- 西门子伺服操作说明书SINAMICS V90、SIMOTICS S-1FL6.pdf
- 红旅赛道公益组项目计划书.docx VIP
- 《道路交通拥堵度评价方法》(GAT 115-2020).pdf VIP
- DB11T 785-2011 城市道路交通运行评价指标体系.pdf VIP
- 施工安全演讲稿课件.pptx VIP
文档评论(0)