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电商个性化推荐系统数据驱动优化方案

TOC\o1-2\h\u9566第一章数据采集与预处理 3

133231.1数据来源与类型 3

184431.1.1数据来源 3

122591.1.2数据类型 3

84521.2数据清洗与整合 3

222921.2.1数据清洗 3

200301.2.2数据整合 4

15263第二章用户画像构建 4

240802.1用户特征提取 4

198272.1.1基本信息提取 4

306762.1.2兴趣爱好提取 4

227872.1.3消费能力提取 4

303832.1.4社交属性提取 4

295552.2用户行为分析 5

285412.2.1用户行为数据采集 5

23832.2.2用户行为模式挖掘 5

90102.2.3用户行为趋势分析 5

112492.3用户画像建模 5

105442.3.1用户画像标签体系构建 5

232822.3.2用户画像模型建立 5

146892.3.3用户画像动态更新 5

12899第三章商品画像构建 5

317723.1商品属性提取 6

275593.1.1商品信息源 6

138423.1.2商品属性提取方法 6

199933.2商品分类与标签 6

63683.2.1商品分类 6

219893.2.2商品标签 7

12743.3商品画像建模 7

191393.3.1特征选择 7

122863.3.2模型构建 7

3446第四章个性化推荐算法选择 7

314264.1常见推荐算法介绍 7

230924.2算法适用性分析 8

236934.3算法组合与优化 8

28517第五章用户行为序列分析 9

136615.1用户行为序列挖掘 9

172535.2用户意图识别 9

100315.3序列推荐算法 10

2334第六章深度学习在推荐系统中的应用 10

221706.1神经网络模型介绍 10

7016.1.1神经网络基本原理 10

136356.1.2神经网络在推荐系统中的应用 11

232496.2深度学习推荐算法 11

197016.2.1神经协同过滤算法 11

162716.2.2序列模型推荐算法 11

308126.2.3注意力机制推荐算法 11

64236.3模型训练与优化 11

78596.3.1数据预处理 11

150776.3.2损失函数与优化器 12

291696.3.3正则化与超参数调整 12

127606.3.4模型评估与调整 12

27438第七章个性化推荐系统评估 12

70367.1评估指标体系 12

244067.2评估方法与工具 13

62527.3评估结果分析与优化 13

5741第八章实时推荐系统架构设计 14

151198.1系统架构设计原则 14

250668.2推荐系统模块划分 14

74248.3实时推荐算法实现 14

21239第九章推荐系统冷启动问题解决 15

227449.1冷启动现象分析 15

306119.1.1定义及背景 15

213089.1.2冷启动现象的影响 15

322339.2冷启动解决方案 15

218459.2.1用户冷启动解决方案 15

223759.2.2商品冷启动解决方案 16

194919.2.3综合解决方案 16

3279.3方案效果评估 16

233689.3.1评估指标 16

17089.3.2评估方法 16

100429.3.3评估结果分析 17

12432第十章个性化推荐系统运维与优化 17

665710.1系统监控与故障排查 17

1485110.1.1监控体系构建 17

1610810.1.2故障排查方法 17

2139710.2系统功能优化 17

2991910.2.1硬件资源优化 17

2224010.2.2应用功能优化 18

2974110.2.3数据库功能优化 18

2138610.3推荐效果持续优化 18

1947710.3.1数据驱动优化 18

1055710.3.2用户反馈优化 18

2390210.3.3