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基于协同过滤的推荐系统设计与实现作业指导书

TOC\o1-2\h\u22279第1章绪论 2

163031.1推荐系统概述 2

92121.2协同过滤推荐算法简介 2

320581.3作业目标与要求 3

31808第2章数据收集与预处理 3

182702.1数据来源与类型 3

51512.1.1数据来源 3

203512.1.2数据类型 4

298672.2数据清洗与预处理方法 4

27372.2.1数据清洗 4

219332.2.2数据预处理 4

13441第3章用户画像构建 4

255623.1用户特征提取 5

42883.2用户画像建模方法 5

15851第四章物品特征提取 6

114624.1物品属性分析 6

18724.2物品特征提取方法 6

91724.2.1基于统计的方法 6

96154.2.2基于文本挖掘的方法 6

182984.2.4基于深度学习的方法 7

96194.2.5结合多种方法的特征提取 7

21545第5章基于用户的协同过滤推荐算法 7

287895.1用户相似度计算 7

233865.1.1相似度计算方法 7

295715.1.2相似度计算的优化 8

61305.2推荐算法实现 8

15763第6章基于物品的协同过滤推荐算法 9

181286.1物品相似度计算 9

255776.1.1相似度计算方法概述 9

114226.1.2余弦相似度计算 9

212956.1.3皮尔逊相关系数计算 9

315836.1.4调整余弦相似度计算 9

54596.2推荐算法实现 10

75146.2.1推荐算法流程 10

69916.2.2推荐算法具体实现 10

225946.2.3算法优化与扩展 10

21024第7章混合推荐算法 10

48237.1混合推荐方法概述 10

175227.2混合推荐算法实现 11

62247.2.1算法框架 11

222317.2.2算法步骤 11

205577.2.3算法优化 12

23165第8章推荐系统评估与优化 12

223078.1评估指标与方法 12

211818.1.1评估指标 12

4488.1.2评估方法 13

276408.2优化策略与实践 13

290498.2.1优化策略 13

221828.2.2优化实践 13

16258第9章推荐系统应用案例分析 14

39629.1电商推荐系统案例 14

176269.1.1案例背景 14

97399.1.2系统架构 14

273859.1.3案例分析 14

239069.2社交媒体推荐系统案例 15

47329.2.1案例背景 15

77739.2.2系统架构 15

185949.2.3案例分析 15

12744第10章总结与展望 16

240310.1作业总结 16

1039310.2未来研究方向与挑战 17

第1章绪论

1.1推荐系统概述

互联网的迅速发展，用户在网络上可获取的信息资源日益丰富。如何在海量的信息中为用户提供个性化、高效的信息服务，已成为当前互联网服务领域亟待解决的问题。推荐系统作为一种信息过滤工具，能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等特征，主动为用户推荐相关性较高的信息，提高用户获取信息的效率。推荐系统在电子商务、新闻推送、社交媒体等多个领域得到了广泛应用。

1.2协同过滤推荐算法简介

协同过滤推荐算法是推荐系统中的一种重要方法，主要分为用户基于协同过滤和物品基于协同过滤。协同过滤推荐算法的核心思想是利用用户或物品之间的相似性进行推荐。具体来说，通过分析用户的历史行为数据，挖掘出用户之间的相似性，从而为用户推荐与其相似的其他用户喜欢的物品；或者分析物品之间的相似性，为用户推荐与其感兴趣的物品相似的其他物品。

协同过滤推荐算法主要包括以下两种：

（1）用户基于协同过滤推荐算法：该方法主要关注用户之间的相似性，通过计算用户之间的相似度，找到与目标用户相似的其他用户，再根据这些相似用户的行为数据，为目标用户推荐物品。

（2）物品基于协同过滤推荐算法：该方法主要关注物品之间的相似性，通过计算物品之间的相似度，找到与目标物品相似的其他物品，再根据这些相似物品的用户行为数据，为目标用户推荐物品。

1.3作业目标与