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电商大数据驱动的个性化推荐服务

TOC\o1-2\h\u10562第一章个性化推荐概述 3

147871.1个性化推荐的定义 3

275271.2个性化推荐的发展历程 3

115381.3个性化推荐的价值与挑战 4

8669第二章电商大数据概述 4

75292.1电商大数据的概念与特点 5

190562.1.1电商大数据的概念 5

71802.1.2电商大数据的特点 5

138432.2电商大数据的来源与采集 5

124422.2.1电商大数据的来源 5

183332.2.2电商大数据的采集 5

34532.3电商大数据的处理与分析 6

325322.3.1数据预处理 6

299122.3.2数据存储与管理 6

141752.3.3数据分析与挖掘 6

148532.3.4数据可视化 6

29266第三章数据预处理与清洗 6

276143.1数据预处理的方法 6

118573.1.1数据整合 7

221143.1.2数据转换 7

230103.1.3数据归一化 7

159933.2数据清洗的技巧 7

237743.2.1缺失值处理 7

43243.2.2异常值处理 7

113013.2.3数据重复处理 8

178173.3数据预处理与清洗在个性化推荐中的应用 8

174113.3.1提高数据质量 8

8003.3.2提高模型准确性 8

17033.3.3提高推荐效率 8

106643.3.4提高用户满意度 8

10070第四章用户画像构建 8

276254.1用户画像的概念与组成 8

205514.1.1用户画像的概念 8

30984.1.2用户画像的组成 9

246484.2用户画像的构建方法 9

177884.2.1数据采集与预处理 9

180734.2.2特征工程 9

284864.2.3用户画像建模 9

303754.3用户画像在个性化推荐中的应用 10

30674.3.1商品推荐 10

313684.3.2内容推荐 10

205964.3.3服务推荐 10

88074.3.4个性化营销 10

184614.3.5用户体验优化 10

64第五章内容推荐算法 10

102955.1基于内容的推荐算法 10

68175.2内容推荐的优化策略 11

128355.3内容推荐算法在电商中的应用 11

22091第六章协同过滤推荐算法 11

176616.1用户协同过滤算法 11

219806.1.1算法原理 12

2706.1.2用户相似度计算 12

184256.1.3推荐列表 12

132846.2物品协同过滤算法 12

80766.2.1算法原理 12

148636.2.2物品相似度计算 13

202306.2.3推荐列表 13

112156.3协同过滤算法的优化与改进 13

9944第七章深度学习推荐算法 13

51837.1神经协同过滤算法 13

144557.1.1算法原理 14

119627.1.2算法优势 14

272967.2序列模型推荐算法 14

175527.2.1算法原理 14

42937.2.2算法优势 14

218347.3深度学习推荐算法的应用案例 15

99197.3.1电商推荐 15

179237.3.2视频推荐 15

69737.3.3新闻推荐 15

308887.3.4社交网络推荐 15

9869第八章个性化推荐系统评估与优化 15

292128.1个性化推荐系统的评估指标 15

226958.1.1准确性 15

119208.1.2覆盖率 16

83608.1.3新颖性 16

321488.1.4多样性 16

248708.2个性化推荐系统的优化策略 16

193658.2.1特征工程 16

327578.2.2模型融合 16

115978.2.3用户行为分析 16

54718.2.4时间因素考虑 16

245848.3个性化推荐系统的功能提升方法 16

158418.3.1改进推荐算法 16

224118.3.2增量式推荐