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电商个性化推荐算法优化实践案例分享

TOC\o1-2\h\u2865第1章个性化推荐算法概述 3

248861.1个性化推荐系统的意义 3

302301.2常见的推荐算法类型 4

42511.3个性化推荐系统在电商领域的应用 4

7120第2章电商数据准备与预处理 5

305482.1数据收集与整合 5

12972.1.1数据源 5

296782.1.2数据收集 5

133892.1.3数据整合 5

32632.2数据预处理方法 5

136742.2.1数据标准化 6

269682.2.2数据归一化 6

143212.2.3缺失值处理 6

287832.2.4异常值处理 6

286162.2.5特征工程 6

302582.3数据存储与索引 6

63352.3.1数据存储 6

15752.3.2数据索引 6

7026第3章用户画像构建 7

279003.1用户行为数据挖掘 7

16133.1.1数据采集 7

25553.1.2数据预处理 7

255353.1.3数据挖掘 7

279013.2用户特征提取 7

324673.2.1用户基础特征 7

115363.2.2用户兴趣特征 7

291343.2.3用户购买力特征 7

13223.2.4用户活跃度特征 7

303383.2.5用户社交特征 7

285793.3用户画像应用案例 8

282783.3.1案例背景 8

323293.3.2用户画像构建 8

23273.3.3个性化推荐 8

236283.3.4效果评估 8

247043.3.5持续优化 8

4182第4章商品特征提取 8

270554.1商品属性挖掘 8

21804.1.1属性挖掘方法 8

151244.1.2实践案例 9

18304.2商品标签体系构建 9

12454.2.1标签体系构建方法 9

323584.2.2实践案例 9

124024.3商品特征应用案例 9

67304.3.1商品推荐 9

22984.3.2商品有哪些信誉好的足球投注网站 9

296184.3.3用户画像 10

7395第5章基于内容的推荐算法 10

317985.1文本相似度计算 10

186205.1.1向量空间模型 10

292075.1.2特征提取 10

76625.1.3相似度计算 10

257635.2基于内容的推荐算法实现 10

112745.2.1用户画像构建 10

216825.2.2项目特征提取 10

107025.2.3推荐算法实现 10

67055.3算法优化与评估 11

89755.3.1算法优化 11

160825.3.2算法评估 11

15140第6章协同过滤推荐算法 11

162096.1用户协同过滤 11

203666.1.1算法原理 11

286706.1.2相似度计算 11

258346.1.3邻居选择策略 11

262106.2商品协同过滤 12

226456.2.1算法原理 12

64576.2.2相似商品挖掘 12

252566.2.3冷启动问题处理 12

125706.3模型优化与评估 12

70926.3.1算法优化 12

60206.3.2评估指标 12

309546.3.3实践案例分析 12

32552第7章混合推荐算法 12

128797.1混合推荐算法概述 12

142457.2常见混合推荐策略 13

148337.2.1加权混合 13

286957.2.2切换混合 13

314107.2.3分层混合 13

264077.2.4特征级混合 13

6817.3混合推荐算法实现与优化 13

154787.3.1实现方法 13

74947.3.2优化方向 13

30370第8章冷启动问题解决方案 14

173718.1冷启动问题概述 14

108068.2基于内容的冷启动策略 14

161938.2.1利用用户注册信息 14

207968.2.2项目特征提取 14

275568.2.3基于物品类别的推荐 14

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