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电子商务个性化推荐系统

TOC\o1-2\h\u12218第1章引言 3

64021.1电子商务概述 3

96011.2个性化推荐系统的重要性 4

104781.3研究目的与意义 4

24093第2章个性化推荐系统基础理论 4

45102.1推荐系统概述 5

24612.2个性化推荐系统的分类 5

18022.3个性化推荐系统的关键技术 5

18360第3章用户画像构建 6

243813.1用户数据采集 6

160553.1.1注册信息 6

220453.1.2行为数据 6

139813.1.3社交数据 6

21643.1.4设备信息 6

170503.2用户数据预处理 6

102623.2.1数据清洗 6

48763.2.2数据集成 6

149363.2.3数据转换 7

73263.3用户特征提取 7

315473.3.1用户行为特征提取 7

259243.3.2用户内容特征提取 7

48573.3.3社交特征提取 7

36153.4用户画像更新与维护 7

309233.4.1实时更新 7

106493.4.2周期性更新 7

299963.4.3用户反馈 7

100313.4.4冷启动问题 7

1762第4章商品信息处理 7

109514.1商品数据采集 7

188304.1.1采集方法 7

50004.1.2采集内容 8

127004.2商品数据预处理 8

221504.2.1数据清洗 8

206774.2.2数据规范化和标准化 8

132524.3商品特征提取 8

121574.3.1文本特征提取 8

164784.3.2数值特征提取 9

274014.4商品分类与标签体系 9

222254.4.1商品分类 9

12974.4.2商品标签体系 9

18109第5章个性化推荐算法 9

309485.1基于内容的推荐算法 9

101435.1.1算法原理 9

30235.1.2实现方法 9

36555.2协同过滤推荐算法 10

146455.2.1用户基于协同过滤 10

89875.2.2项目基于协同过滤 10

246435.2.3实现方法 10

182855.3混合推荐算法 10

185555.3.1加权混合推荐 10

108495.3.2切换混合推荐 10

315975.3.3层次混合推荐 11

292495.4深度学习在个性化推荐中的应用 11

95525.4.1神经协同过滤 11

13255.4.2序列模型 11

315885.4.3多模态学习 11

52565.4.4注意力机制 11

24116第6章冷启动问题及解决方案 11

267716.1冷启动问题概述 11

243826.2基于用户属性的冷启动解决方案 11

56496.2.1用户聚类 11

195966.2.2用户相似度计算 11

220016.2.3利用用户属性调整推荐结果 12

149006.3基于项目属性的冷启动解决方案 12

141506.3.1项目特征提取 12

2346.3.2项目相似度计算 12

261456.3.3利用项目属性调整推荐结果 12

87066.4基于社交网络的冷启动解决方案 12

220176.4.1社交网络数据挖掘 12

175516.4.2社交关系建模 12

217476.4.3社交网络推荐算法 12

23693第7章个性化推荐系统的评估 12

298577.1推荐系统评估指标 12

215517.1.1准确性指标 13

247947.1.2覆盖率指标 13

42967.1.3多样性指标 13

141727.1.4新颖性指标 13

143247.2离线评估方法 13

212217.2.1交叉验证法 13

324727.2.2留出法 13

194157.2.3bootstrap法 13

237497.3在线评估方法 13

171377.3.1A/B测试 13

8877.3.2多臂老虎机 14

284037.3.3强化学习 14

211917.4