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多维度个性化推荐的智能电商营销策略研究

TOC\o1-2\h\u5219第1章引言 4

130101.1研究背景 4

244811.2研究意义与目的 4

18081.3研究内容与结构 4

29853第2章个性化推荐与电商营销理论概述 5

307432.1个性化推荐系统发展历程 5

251412.1.1早期个性化推荐系统 5

315922.1.2内容推荐与混合推荐 5

188412.1.3深度学习与大数据时代的个性化推荐 5

287652.2电商营销理论及其发展 6

276422.2.1电商营销的基本概念 6

321562.2.2电商营销的理论体系 6

324392.2.3电商营销的发展趋势 6

202422.3个性化推荐在电商营销中的应用 6

168792.3.1用户画像构建 6

247622.3.2商品推荐策略 6

298572.3.3营销活动设计 7

94132.3.4用户满意度提升 7

23229第3章多维度个性化推荐方法 7

20143.1基于内容的推荐方法 7

278603.2协同过滤推荐方法 7

114143.3混合推荐方法 8

180013.4多维度推荐方法 8

16200第4章电商用户行为分析与建模 8

200604.1用户行为数据采集与预处理 8

35634.1.1数据来源 9

145394.1.2数据采集方法 9

111854.1.3数据预处理 9

102064.2用户行为特征分析 9

262134.2.1用户基本信息特征 9

155114.2.2用户行为统计特征 9

173754.2.3用户偏好特征 9

48284.2.4社交网络特征 9

123074.3用户行为建模方法 9

204414.3.1描述性建模 10

21684.3.2预测性建模 10

236054.3.3用户行为序列建模 10

225014.4用户画像构建 10

289434.4.1人口统计学特征 10

281804.4.2用户兴趣偏好 10

56114.4.3用户行为特征 10

62434.4.4社交网络特征 10

24306第5章多维度个性化推荐算法设计 10

116695.1基于深度学习的推荐算法 10

302495.1.1神经协同过滤推荐算法 10

278065.1.2序列模型推荐算法 11

39965.1.3深度强化学习推荐算法 11

283475.2基于矩阵分解的推荐算法 11

101175.2.1基本矩阵分解推荐算法 11

121355.2.2非负矩阵分解推荐算法 11

89445.2.3稀疏矩阵分解推荐算法 11

2435.3基于聚类分析的推荐算法 11

282905.3.1用户聚类推荐算法 11

150405.3.2物品聚类推荐算法 11

215595.3.3联合聚类推荐算法 11

57445.4基于关联规则的推荐算法 12

185215.4.1Apriori算法 12

70565.4.2FPgrowth算法 12

120395.4.3关联规则挖掘的优化方法 12

13693第6章个性化推荐系统评估与优化 12

263616.1推荐系统功能评价指标 12

116756.1.1准确率（Accuracy） 12

29216.1.2覆盖率（Coverage） 12

215226.1.3多样性（Diversity） 12

118526.1.4新颖性（Novelty） 12

132326.1.5用户满意度（UserSatisfaction） 12

54346.2冷启动问题解决方案 13

209016.2.1基于内容的推荐方法 13

58206.2.2利用社会化信息 13

164206.2.3基于模型的协同过滤 13

252986.3系统优化策略 13

172186.3.1用户行为数据预处理 13

63906.3.2模型融合与集成 13

3846.3.3实时推荐与动态更新 13

242926.3.4用户反馈机制 13

178866.4用户满意度评估 13

17736.4.1推荐结果符合用户兴趣 13

182956.4