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用户行为分析与个性化推荐系统结合方案

TOC\o1-2\h\u2891第1章绪论 3

80751.1研究背景与意义 4

326081.2国内外研究现状 4

264491.3研究内容与组织结构 4

16801第2章：介绍相关概念、理论基础和关键技术； 4

17145第3章：分析用户行为数据，挖掘用户兴趣特征； 4

31234第4章：提出一种改进的个性化推荐算法； 4

8164第5章：实验设计与结果分析； 4

6332第6章：总结与展望。 5

19568第2章用户行为分析概述 5

321392.1用户行为数据采集 5

206722.1.1数据源 5

5162.1.2采集方法 5

46762.1.3隐私保护 5

182552.2用户行为数据预处理 5

166322.2.1数据清洗 5

274092.2.2数据整合 6

172102.2.3数据转换 6

92922.3用户行为分析方法 6

157782.3.1描述性分析 6

42092.3.2关联分析 6

323202.3.3聚类分析 6

312452.3.4时序分析 6

38852.3.5模型预测 6

28070第3章个性化推荐系统概述 6

46993.1推荐系统发展历程 6

222223.1.1推荐系统的起源与发展 7

227733.1.2推荐系统的研究现状 7

282713.1.3推荐系统的未来趋势 7

314563.2推荐系统分类与原理 7

196803.2.1协同过滤推荐 7

59093.2.2内容推荐 7

177373.2.3混合推荐 7

276233.2.4基于模型的推荐 8

75033.3个性化推荐算法 8

119003.3.1用户基于协同过滤算法 8

28683.3.2物品基于协同过滤算法 8

7653.3.3矩阵分解算法 8

301473.3.4深度学习算法 8

17220第4章用户行为分析与个性化推荐结合框架 8

32584.1结合策略与架构设计 8

286974.1.1策略制定 8

178284.1.2架构设计 9

187514.2用户行为分析在个性化推荐中的应用 9

266704.2.1用户行为数据收集与预处理 9

109624.2.2用户行为特征提取 9

282894.2.3用户行为分析在推荐系统中的应用 9

7224.3个性化推荐系统中的用户行为建模 9

248824.3.1用户行为建模方法 9

19984.3.2用户行为建模关键技术研究 9

214274.3.3用户行为建模在推荐系统中的应用 9

25094第5章用户行为特征提取 10

34515.1用户行为特征分类 10

170225.1.1用户基本特征 10

33895.1.2用户浏览行为特征 10

327325.1.3用户交互行为特征 10

160895.1.4用户购买行为特征 10

202325.2用户行为特征选择与提取方法 10

168875.2.1特征选择方法 10

76495.2.2特征提取方法 11

200815.3特征提取在个性化推荐中的应用 11

21815.3.1用户画像构建 11

278845.3.2推荐算法优化 11

261155.3.3推荐结果排序 12

115975.3.4冷启动问题解决 12

3949第6章用户行为分析与推荐算法融合 12

46086.1融合算法概述 12

237156.2基于用户行为的协同过滤算法 12

240886.2.1用户行为特征提取 12

277276.2.2用户相似度计算 12

96866.2.3项目相似度计算 12

145716.3深度学习在用户行为分析及推荐中的应用 13

153946.3.1神经协同过滤 13

191426.3.2序列模型 13

115046.3.3注意力机制 13

59866.3.4多任务学习 13

13227第7章个性化推荐系统评估 13

247447.1推荐系统评估方法 13

220407.1.1离线评估方法 13

150377.1.2在线评估方法 13

203177.1.3用户调研评估