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电商个性化推荐智能优化方案

TOC\o1-2\h\u2816第1章个性化推荐系统概述 3

275001.1个性化推荐背景与意义 4

244111.2个性化推荐系统的分类与原理 4

37491.3个性化推荐在电商领域的应用 4

16241第2章数据准备与预处理 5

44152.1数据采集与整合 5

201462.1.1数据源选择 5

80512.1.2数据采集方法 5

278592.1.3数据整合 5

299482.2数据预处理技术 5

158932.2.1数据规范化 5

263072.2.2缺失值处理 6

99182.2.3异常值处理 6

99642.3数据存储与索引 6

234142.3.1数据存储 6

323312.3.2数据索引 6

30050第3章用户画像构建 6

201093.1用户行为数据分析 6

123333.1.1数据收集 7

27103.1.2数据预处理 7

269893.1.3用户行为特征分析 7

324853.2用户特征提取 7

296893.2.1人口统计学特征 7

209863.2.2消费特征 7

100313.2.3兴趣偏好特征 7

94943.2.4社交特征 7

44173.3用户画像更新与维护 7

163313.3.1用户行为数据更新 7

115153.3.2用户特征更新 7

177153.3.3用户画像优化 8

160323.3.4用户画像应用与评估 8

10190第4章商品特征提取 8

227374.1商品属性分析 8

310584.1.1基础属性 8

208974.1.2描述属性 8

240484.1.3视觉属性 8

289874.1.4用户评价属性 8

263384.2商品内容提取 8

119754.2.1文本挖掘 8

302644.2.2图像识别 8

136854.2.3深度学习 9

77434.3商品关联性分析 9

314414.3.1协同过滤 9

166354.3.2关联规则挖掘 9

145444.3.3矩阵分解 9

6276第5章个性化推荐算法选择与优化 9

223515.1常用推荐算法概述 9

34165.1.1协同过滤算法 9

183375.1.2内容推荐算法 9

10325.1.3混合推荐算法 9

193935.2算法选择依据 9

4375.2.1数据特点 10

278215.2.2业务场景 10

104315.2.3算法功能 10

213235.2.4用户需求 10

302875.3算法优化策略 10

103655.3.1长短时兴趣融合 10

303885.3.2多维度特征融合 10

313605.3.3模型实时更新 10

35105.3.4冷启动问题优化 10

313495.3.5模型解释性增强 10

313685.3.6模型压缩与加速 11

15114第6章深度学习在个性化推荐中的应用 11

154246.1深度学习概述 11

86066.2基于深度学习的推荐模型 11

253316.2.1神经协同过滤推荐模型 11

13666.2.2序列推荐模型 11

314766.2.3多模态推荐模型 11

51136.3模型调优与优化 11

273296.3.1数据预处理 11

47506.3.2网络结构设计 11

86146.3.3正则化与防止过拟合 12

196.3.4超参数调优 12

92436.3.5模型集成 12

48086.3.6在线学习与更新 12

11364第7章冷启动问题解决方案 12

32907.1冷启动问题概述 12

23127.2基于用户行为的冷启动解决方案 12

29417.3基于内容的冷启动解决方案 13

28689第8章个性化推荐系统的评估与优化 13

193758.1推荐系统评估指标 13

300048.1.1准确率（Precision） 13

312928.1.2召回率（Recall） 13

5928.1.3F1分数（F1Score） 13

42848.1.4覆盖率（C