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电商精准推送算法优化方案

TOC\o1-2\h\u4655第1章精准推送算法概述 3

167731.1电商推送算法的发展背景 3

221641.2精准推送算法的重要性 3

182111.3常见精准推送算法简介 4

23411第2章数据收集与处理 4

197082.1用户行为数据收集 4

29842.1.1数据来源 4

311632.1.2数据采集技术 4

177732.2数据预处理方法 5

92262.2.1数据清洗 5

309252.2.2数据集成 5

183372.2.3数据转换 5

222652.3数据存储与索引技术 5

194332.3.1数据存储 5

2252.3.2数据索引 5

28812第3章用户画像构建 5

225323.1用户画像概述 5

60543.2用户标签体系设计 6

272203.3用户画像更新与维护 6

8827第4章用户行为分析 7

313904.1用户行为特征提取 7

319654.1.1用户基本属性特征 7

288924.1.2用户浏览行为特征 7

52764.1.3用户购买行为特征 7

67374.1.4用户互动行为特征 7

96684.2用户行为模式挖掘 7

80424.2.1数据预处理 7

187974.2.2用户行为序列分析 7

14574.2.3关联规则挖掘 7

257064.2.4聚类分析 8

16284.3用户兴趣度计算 8

153934.3.1基于内容的推荐算法 8

15894.3.2协同过滤算法 8

274574.3.3深度学习算法 8

86924.3.4用户兴趣度更新机制 8

32069第5章推送策略设计 8

67255.1推送策略概述 8

283795.2个性化推荐算法 8

12895.3基于用户行为的推送策略 9

675第6章算法优化与评估 9

55246.1算法优化方向 9

53616.1.1特征工程优化 9

71646.1.2模型结构优化 9

118796.1.3优化算法训练过程 10

70886.2模型调参与优化 10

216736.2.1超参数调优 10

71506.2.2模型正则化与防过拟合 10

208646.2.3模型剪枝与压缩 10

104566.3算法评估指标 10

112886.3.1准确性指标 10

292326.3.2用户满意度指标 10

115936.3.3稳定性与实时性指标 10

7437第7章冷启动问题解决 11

202307.1冷启动问题概述 11

184277.2基于内容的推荐算法 11

144417.2.1用户属性分析 11

321077.2.2物品特征提取 11

130427.2.3基于内容的协同过滤 11

282587.3利用社会化信息的冷启动解决方案 11

110007.3.1社交网络数据挖掘 11

245067.3.2用户群体分析 11

72547.3.3利用用户反馈 12

180527.3.4融合多源数据 12

5603第8章多渠道推送策略 12

133778.1多渠道推送概述 12

43978.2渠道选择与优化 12

312388.2.1渠道分类 12

24498.2.2渠道选择 12

250508.2.3渠道优化 13

216818.3跨渠道用户行为分析与整合 13

60818.3.1跨渠道用户行为分析 13

40388.3.2跨渠道用户行为整合 13

26700第9章用户隐私保护与合规性 13

205859.1用户隐私保护概述 13

268079.2隐私保护算法与措施 14

319449.2.1差分隐私 14

319569.2.2零知识证明 14

36839.2.3联邦学习 14

44289.2.4数据脱敏 14

234899.2.5用户隐私设置与透明度 14

217659.3合规性检查与风险评估 14

104319.3.1法律法规合规性检查 14

211719.3.2行业标准与自律规范 15

313339.3.3风险评估 15

50759.3.4