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电商行业个性化推荐系统数据驱动营销策略

TOC\o1-2\h\u14457第一章个性化推荐系统概述 3

253481.1推荐系统的定义与分类 3

75161.1.1推荐系统的定义 3

143031.1.2推荐系统的分类 3

259561.2个性化推荐系统的核心要素 3

62931.3个性化推荐系统的发展趋势 3

29426第二章数据采集与处理 4

211172.1数据来源与类型 4

186022.1.1数据来源 4

178292.1.2数据类型 4

57212.2数据清洗与预处理 4

232332.2.1数据清洗 4

4352.2.2数据预处理 5

105752.3数据存储与管理 5

128812.3.1数据存储 5

225872.3.2数据管理 5

8796第三章个性化推荐算法 5

215783.1协同过滤算法 6

4493.1.1用户基于协同过滤 6

48693.1.2物品基于协同过滤 6

102203.1.3矩阵分解 6

36003.2基于内容的推荐算法 6

123663.2.1特征提取 6

168983.2.2推荐算法 6

733.3混合推荐算法 7

54393.3.1加权混合 7

105413.3.2特征融合 7

282603.3.3模型融合 7

28524第四章用户画像构建 7

161914.1用户特征提取 7

184854.2用户画像建模方法 8

124014.3用户画像的应用 8

26898第五章数据驱动营销策略概述 8

151415.1数据驱动营销的定义与优势 8

85055.2数据驱动营销的关键环节 9

106305.3个性化推荐系统在数据驱动营销中的应用 9

12980第六章用户行为分析 10

317036.1用户行为数据挖掘 10

208846.1.1数据来源 10

244126.1.2数据预处理 10

250186.1.3数据挖掘方法 11

34416.2用户行为模式识别 11

41016.2.1用户行为模式分类 11

236906.2.2用户行为模式识别方法 11

25406.3用户行为预测 11

230166.3.1预测目标 11

283506.3.2用户行为预测方法 12

14923第七章商品推荐策略 12

123297.1商品推荐算法优化 12

84307.1.1引言 12

9517.1.2特征工程优化 12

305947.1.3模型选择与优化 12

218517.2商品推荐策略设计 13

100057.2.1引言 13

274647.2.2用户分群 13

166357.2.3商品排序策略 13

116907.2.4推荐列表长度 13

246307.3商品推荐效果评估 13

227757.3.1引言 13

38287.3.2准确率评估 13

225127.3.3覆盖率评估 14

64207.3.4用户满意度评估 14

10895第八章营销活动个性化推荐 14

153248.1营销活动推荐策略 14

106058.2营销活动效果评估 15

256618.3营销活动优化策略 15

12658第九章个性化推荐系统的实施与运营 15

308109.1系统架构设计与开发 15

250219.1.1系统架构设计 15

200179.1.2系统开发 16

97759.2推荐系统功能优化 16

165299.2.1算法优化 16

233029.2.2系统功能优化 16

73669.3推荐系统的监控与维护 16

313199.3.1系统监控 16

139879.3.2数据监控 17

26789.3.3系统维护 17

7627第十章个性化推荐系统的发展趋势与挑战 17

3188510.1个性化推荐系统的发展前景 17

165110.2面临的挑战与解决方案 17

2583710.3未来个性化推荐系统的研究方向 18

第一章个性化推荐系统概述

1.1推荐系统的定义与分类

1.1.1推荐系统的定义

推荐系统是一种信息过滤技术，旨在解决信息过载问题，通过分析用户的历史行为