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智能推荐算法在电商平台的实践应用

TOC\o1-2\h\u21892第一章概述 3

176801.1智能推荐算法简介 3

69021.2电商平台推荐系统的重要性 3

26128第二章推荐系统的基本原理 4

120442.1协同过滤推荐算法 4

253842.1.1基于用户的协同过滤 4

122462.1.2基于物品的协同过滤 4

31312.2基于内容的推荐算法 4

305762.2.1物品特征提取 4

75692.2.2用户兴趣模型 5

310082.2.3推荐算法实现 5

115342.3深度学习在推荐系统中的应用 5

276802.3.1神经协同过滤 5

210622.3.3注意力机制 5

230252.3.4多模态推荐 5

266302.3.5强化学习 5

5175第三章数据采集与处理 5

315583.1用户行为数据的采集 5

303063.1.1采集目的与范围 5

232093.1.2采集方式与策略 6

147683.2数据预处理与特征工程 6

48503.2.1数据预处理 6

57223.2.2特征工程 6

184473.3数据存储与管理 7

7273.3.1数据存储 7

60703.3.2数据管理 7

10918第四章模型训练与优化 7

229454.1模型选择与训练 7

163814.1.1模型选择 7

294194.1.2模型训练 7

103154.2模型评估与调优 8

238414.2.1模型评估 8

167524.2.2模型调优 8

181724.3模型实时更新与迭代 8

118024.3.1实时更新 8

91954.3.2模型迭代 8

18859第五章用户画像构建 9

268245.1用户基本属性分析 9

103745.1.1性别分析 9

264905.1.2年龄分析 9

286175.1.3职业分析 9

21205.1.4地域分析 9

265475.2用户行为特征分析 9

223175.2.1浏览行为分析 10

16005.2.2购买行为分析 10

195705.2.3评价行为分析 10

235035.2.4社交行为分析 10

131315.3用户兴趣模型构建 10

229875.3.1基于内容的兴趣模型 10

262055.3.2协同过滤的兴趣模型 10

275575.3.3深度学习的兴趣模型 10

6470第六章商品内容分析 10

237206.1商品属性提取 10

244856.1.1属性提取方法 10

65116.1.2属性提取效果评估 11

259166.2商品内容分类 11

46126.2.1分类体系构建 11

102576.2.2分类效果评估 11

271166.3商品相似度计算 11

196516.3.1相似度计算方法 12

198926.3.2相似度计算效果评估 12

9843第七章推荐策略与算法实现 12

168197.1基于用户行为的推荐策略 12

58627.1.1用户行为数据收集 12

72057.1.2用户行为分析 12

206887.1.3推荐算法实现 13

114637.2基于商品内容的推荐策略 13

54837.2.1商品内容数据获取 13

262627.2.2商品内容分析 13

40337.2.3推荐算法实现 13

175157.3混合推荐策略 13

172407.3.1混合推荐策略的类型 14

101167.3.2混合推荐策略的实现 14

28953第八章系统架构与部署 14

100408.1推荐系统架构设计 14

114458.2推荐系统部署与运维 14

172548.3推荐系统功能优化 15

28104第九章推荐系统的评估与优化 15

141889.1推荐效果评估指标 15

9149.2评估方法的选取与实现 16

229399.3持续优化与迭代 16

18176第十章电商平台推荐系统的实践案例 17

499710.1电商巨头推荐系统实践 17

161210.2创新型电商平台推荐系统实践 17