精准营销数据驱动的个性化推荐系统.docVIP

精准营销数据驱动的个性化推荐系统

TOC\o1-2\h\u6550第一章数据采集与处理 3

312701.1数据来源与类型 3

202531.1.1数据来源 3

24231.1.2数据类型 3

59151.2数据预处理 3

160721.3数据清洗与整合 4

4831.3.1数据清洗 4

180131.3.2数据整合 4

23291第二章用户画像构建 4

52942.1用户特征提取 4

265912.1.1基本信息提取 5

308802.1.2社会属性提取 5

178722.1.3消费行为提取 5

175632.2用户行为分析 5

100052.2.1用户行为序列分析 5

279692.2.2用户行为聚类分析 5

295372.2.3用户行为预测分析 5

129992.3用户兴趣建模 5

113152.3.1基于内容的兴趣建模 6

210642.3.2协同过滤的兴趣建模 6

157242.3.3深度学习的兴趣建模 6

26252第三章推荐算法概述 6

254603.1内容推荐算法 6

71863.2协同过滤推荐算法 6

234593.3混合推荐算法 7

14946第四章内容推荐算法详解 8

309164.1基于内容的推荐算法原理 8

217414.2特征工程与权重分配 8

176524.3实时内容推荐策略 9

18445第五章协同过滤推荐算法详解 9

253815.1用户相似度计算 9

27865.2物品相似度计算 10

138375.3冷启动问题解决方案 10

25877第六章混合推荐算法详解 10

162096.1混合推荐算法原理 10

204346.1.1内容推荐原理 11

2886.1.2协同过滤推荐原理 11

172716.1.3模型预测推荐原理 11

157776.2算法融合策略 11

327096.2.1加权融合策略 11

27876.2.2串联融合策略 11

27146.2.3并联融合策略 11

100296.2.4混合模型融合策略 12

167666.3模型评估与优化 12

63646.3.1评估指标 12

318766.3.2交叉验证 12

159256.3.3超参数优化 12

300356.3.4模型融合策略优化 12

217236.3.5特征工程与模型压缩 12

31566第七章推荐系统评估与优化 12

321927.1评估指标与方法 12

15957.1.1评估指标 13

106967.1.2评估方法 13

7257.2系统功能优化 13

318747.2.1特征工程 13

207777.2.2模型融合 13

239667.2.3负采样 13

273157.2.4超参数调优 14

304677.3实时反馈与自适应调整 14

57847.3.1用户行为数据实时采集 14

32567.3.2模型在线更新 14

11347.3.3反馈循环 14

176627.3.4自适应调整策略 14

10855第八章精准营销策略与应用 14

272128.1用户分群与精准营销 14

271188.2个性化促销活动策划 14

158798.3营销效果评估与优化 15

21992第九章推荐系统安全与隐私保护 15

271899.1数据安全策略 15

41499.1.1数据加密 15

208499.1.2数据访问控制 15

82449.1.3数据备份与恢复 15

143259.1.4数据审计与监控 15

292589.2用户隐私保护 16

218719.2.1数据脱敏 16

288659.2.2用户画像匿名化 16

79309.2.3用户数据最小化 16

267429.2.4用户隐私设置 16

208579.3法律法规与合规性 16

164389.3.1遵守国家法律法规 16

184649.3.2跟踪法律法规变化 16

326919.3.3国际合规性 16

184189.3.4用户协议与隐私政策 16

19325第十章未来发展趋势与挑战 17

287921