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智能商品推荐算法研究与实践方案

TOC\o1-2\h\u25800第1章引言 4

160351.1研究背景 4

150111.2研究目的与意义 4

231351.3研究内容与方法 4

28327第2章相关理论与技术概述 5

28892.1推荐系统概述 5

197472.1.1推荐系统的定义 5

50652.1.2推荐系统的分类 5

248052.1.3推荐系统的评估指标 5

13662.2智能商品推荐算法发展历程 6

266002.2.1协同过滤推荐算法 6

140622.2.2基于内容的推荐算法 6

292732.2.3混合推荐算法 6

247192.2.4深度学习在推荐系统中的应用 6

99152.3常用推荐算法简介 6

28832.3.1基于用户的协同过滤推荐 6

154102.3.2基于物品的协同过滤推荐 6

170852.3.3基于内容的推荐 6

10962.3.4矩阵分解推荐 7

73152.3.5深度学习推荐 7

26528第3章数据处理与分析 7

27153.1数据收集与预处理 7

54923.1.1数据来源 7

227823.1.2数据采集 7

255533.1.3数据预处理 7

322423.2数据挖掘与特征工程 7

38243.2.1用户特征提取 7

205453.2.2商品特征提取 8

143673.2.3用户行为特征提取 8

89633.3用户行为分析 8

187023.3.1用户行为类型分析 8

307763.3.2用户行为时间序列分析 8

180563.3.3用户行为偏好分析 8

18725第4章基于内容的推荐算法 8

137804.1算法原理与框架 8

68174.1.1算法原理 8

47024.1.2算法框架 8

11994.2基于内容的推荐算法实现 9

320804.2.1特征提取 9

205144.2.2用户偏好学习 9

243834.2.3相似度计算 9

87284.2.4推荐列表 9

133544.3算法优化与评估 9

114064.3.1算法优化 9

154324.3.2算法评估 10

21597第5章协同过滤推荐算法 10

247045.1用户协同过滤算法 10

1005.1.1算法原理 10

203585.1.2相似度计算 10

88675.1.3推荐列表 10

166215.2商品协同过滤算法 10

214005.2.1算法原理 10

301255.2.2相似度计算 10

228145.2.3推荐列表 10

25395.3模型优化与评估 11

321505.3.1冷启动问题 11

25735.3.2模型优化策略 11

3055.3.3模型评估 11

3420第6章深度学习在推荐系统中的应用 11

323896.1神经协同过滤算法 11

273296.1.1神经协同过滤算法的原理 11

94316.1.2神经协同过滤算法的模型架构 11

996.1.3神经协同过滤算法的实践案例 11

322006.2序列模型在推荐系统中的应用 11

33706.2.1序列模型原理 11

248976.2.2序列模型在推荐系统中的应用 12

213686.2.3实践案例：基于序列模型的商品推荐 12

45556.3深度学习推荐算法的优化与评估 12

139806.3.1深度学习推荐算法的优化策略 12

32656.3.2深度学习推荐算法的评估指标 12

206686.3.3实践案例：深度学习推荐算法优化与评估 12

13564第7章多模型融合推荐算法 12

116067.1多模型融合策略 12

296707.1.1融合方法概述 12

298337.1.2模型选择与组合 12

30957.1.3融合模型权重优化 12

301367.2冷启动问题处理 13

291617.2.1冷启动问题定义 13

133907.2.2基于内容的冷启动处理方法 13

249997.2.3利用社会化信息的冷启动处理方法 13

285927.3算法实现与评估 13

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