电商行业个性化推荐系统智能化升级路径.doc

电商行业个性化推荐系统智能化升级路径

TOC\o1-2\h\u14529第一章个性化推荐系统概述 3

324371.1推荐系统的发展历程 3

73111.2个性化推荐系统的核心要素 3

19408第二章数据采集与处理 4

235012.1用户行为数据的采集 4

271452.2商品信息数据的整合 4

323642.3数据清洗与预处理 5

22253第三章用户画像构建 5

214093.1用户基本属性分析 5

136443.1.1性别分析 6

24673.1.2年龄分析 6

242023.1.3地域分析 6

287383.1.4职业分析 6

141463.2用户兴趣模型建立 6

95883.2.1用户行为数据采集 6

108093.2.2用户兴趣标签提取 6

89683.2.3用户兴趣度计算 6

9493.2.4用户兴趣模型更新 6

79573.3用户行为序列挖掘 6

308923.3.1用户行为序列数据预处理 6

319853.3.2用户行为序列模式挖掘 7

165003.3.3用户行为序列分析 7

150133.3.4用户行为序列应用 7

7379第四章推荐算法优化 7

264264.1内容推荐算法 7

193564.2协同过滤推荐算法 7

205774.3深度学习推荐算法 8

30277第五章智能化推荐策略 8

189935.1实时推荐策略 8

59105.2用户反馈与自适应调整 9

189705.3多场景推荐策略 9

18657第六章推荐系统评估与优化 10

57016.1评估指标体系构建 10

239056.1.1引言 10

53516.1.2评估指标选取 10

142616.1.3评估指标权重分配 10

254396.2系统功能监控与调优 10

50106.2.1引言 10

233196.2.2监控指标 10

263996.2.3调优方法 11

67736.3持续优化与迭代 11

155136.3.1引言 11

67616.3.2数据驱动优化 11

26096.3.3模型迭代 11

239006.3.4业务需求调整 11

453第七章智能化推荐系统安全与隐私 11

272647.1数据安全保护 11

244107.1.1数据加密 12

84137.1.2访问控制 12

134517.1.3数据备份与恢复 12

19377.1.4数据审计与监控 12

246437.2用户隐私保护 12

115327.2.1用户信息匿名化 12

75557.2.2数据最小化 12

300477.2.3用户画像去标识 12

104887.2.4用户隐私设置 12

306777.3法律法规与合规性 13

155397.3.1遵守数据安全法律法规 13

200737.3.2遵循数据保护原则 13

231127.3.3合规性评估与监测 13

3544第八章个性化推荐系统在电商行业的应用 13

243368.1电商行业个性化推荐场景 13

49618.2案例分析与实践 14

315988.3未来发展趋势 14

32119第九章个性化推荐系统与人工智能技术融合 14

115869.1人工智能在推荐系统中的应用 14

38099.1.1引言 14

79219.1.2人工智能技术的应用场景 15

307649.1.3人工智能技术的优势 15

60569.2人工智能技术与推荐算法的融合 15

85389.2.1引言 15

201689.2.2融合方式 15

77129.2.3融合效果 15

173089.3未来技术发展趋势 16

23819.3.1引言 16

9629.3.2发展趋势 16

10234第十章个性化推荐系统的智能化升级路径 16

2405610.1技术升级路径 16

3167710.1.1数据采集与分析技术的升级 16

1130110.1.2推荐算法的优化与升级 16

2533310.1.3系统架构的升级 17

3042410.2产业升级路径 17

842010.2.1产业链协同发展