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个性化推荐技术前沿摸索

TOC\o1-2\h\u26685第一章绪论 2

208181.1推荐系统概述 2

294941.2个性化推荐技术发展历程 2

18259第二章协同过滤推荐技术 3

271542.1用户基协同过滤 4

325752.2物品基协同过滤 4

305672.3模型融合与优化 5

6163第三章基于内容的推荐技术 5

189613.1内容特征提取 5

106953.1.1文本内容特征提取 5

216423.1.2视觉内容特征提取 6

137583.1.3音频内容特征提取 6

286963.2内容相似度计算 6

245363.2.1余弦相似度 6

189773.2.2欧氏距离 6

237693.2.3詹森夏夫林距离 6

300563.3混合推荐策略 6

105643.3.1内容与协同过滤的混合推荐 6

15453.3.2内容与基于模型的混合推荐 7

296623.3.3多内容源混合推荐 7

5731第四章深度学习推荐技术 7

167544.1神经协同过滤 7

175004.2序列模型推荐 7

15247第五章集成学习推荐技术 8

290775.1集成学习方法概述 8

272205.2集成推荐算法设计 9

98775.3集成推荐系统评估 9

22921第六章上下文感知推荐系统 10

143226.1上下文信息处理 10

275446.1.1上下文信息的定义与分类 10

15256.1.2上下文信息获取与表示 10

289566.1.3上下文信息处理技术 10

128946.2上下文感知推荐算法 10

46436.2.1基于内容的上下文感知推荐算法 10

177026.2.2协同过滤的上下文感知推荐算法 10

159626.2.3混合上下文感知推荐算法 11

164996.3上下文数据挖掘与融合 11

173396.3.1上下文数据挖掘 11

258876.3.2上下文数据融合 11

264786.3.3上下文数据挖掘与融合的应用 11

13438第七章模型可解释性与可视化 11

314917.1推荐系统可解释性方法 11

249037.1.1基于模型的方法 11

307687.1.2基于实例的方法 12

124907.1.3基于规则的方法 12

163017.2可视化技术及其应用 12

58537.2.1数据可视化 12

153507.2.2模型可视化 12

271707.2.3结果可视化 13

283957.3可解释性推荐系统评估 13

152557.3.1评估指标 13

270527.3.2评估方法 13

295857.3.3评估流程 13

26662第八章个性化推荐系统评估 14

101218.1评估指标体系 14

220558.2评估方法与策略 14

305728.3评估结果分析与优化 15

29171第九章推荐系统在垂直领域的应用 15

302819.1电商推荐系统 15

83749.2社交网络推荐系统 16

4029.3新闻推荐系统 16

27459第十章未来发展趋势与挑战 17

1723310.1个性化推荐技术发展趋势 17

357810.2面临的挑战与应对策略 17

1611510.3产业界与学术界合作展望 18

第一章绪论

1.1推荐系统概述

互联网技术的飞速发展，信息过载问题日益严重，用户在获取有用信息的过程中面临巨大挑战。为了解决这一问题，推荐系统作为一种智能信息过滤技术应运而生。推荐系统通过分析用户的历史行为数据、兴趣偏好以及社交关系等，为用户提供与其兴趣相关的内容或商品推荐，从而提高用户获取信息的效率，优化用户体验。

推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、在线视频、新闻推送等领域，其核心目标是为用户发觉并推荐有价值的信息，降低用户的信息检索成本。根据推荐算法的不同，推荐系统可分为内容推荐、协同过滤推荐、混合推荐等多种类型。

1.2个性化推荐技术发展历程

个性化推荐技术作为推荐系统的核心组成部分，经历了以下几个阶段的发展：

（1）基于内容的推荐

基于内容的推荐是最早期的个性化推荐技术。该技术通过分析项目（如商品、文章等）的特征，将具有相似特征的项目推荐给用户。这种方