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电子商务个性化推荐算法优化策略

TOC\o1-2\h\u21485第一章电子商务个性化推荐算法概述 2

217101.1推荐算法的发展历程 2

143491.2个性化推荐算法的重要性 3

251141.3推荐算法的主要类型 3

6216第二章用户行为数据挖掘与分析 4

24722.1用户行为数据的收集与预处理 4

99802.1.1用户行为数据的来源及类型 4

130772.1.2用户行为数据的预处理 4

310332.2用户行为数据挖掘方法 4

254602.2.1关联规则挖掘 4

151072.2.2聚类分析 5

197172.2.3序列模式挖掘 5

313922.3用户行为数据分析技术在推荐算法中的应用 5

322212.3.1基于用户行为数据的协同过滤推荐算法 5

274382.3.2基于内容的推荐算法 5

114072.3.3混合推荐算法 5

16669第三章协同过滤算法优化策略 5

233803.1传统协同过滤算法的局限性 5

79973.1.1冷启动问题 5

34003.1.2稀疏性 6

3873.1.3过拟合问题 6

262903.2基于矩阵分解的协同过滤算法 6

150263.2.1矩阵分解原理 6

62633.2.2矩阵分解方法 6

11613.2.3矩阵分解算法优缺点 6

143673.3混合协同过滤算法 6

241043.3.1混合协同过滤算法原理 6

289573.3.2常见的混合协同过滤算法 6

48033.3.3混合协同过滤算法应用 7

8499第四章内容推荐算法优化策略 7

212224.1内容推荐算法的基本原理 7

166904.2基于深度学习的内容推荐算法 7

237614.3融合用户行为的内容推荐算法 8

17500第五章混合推荐算法优化策略 8

216845.1混合推荐算法的概念与分类 8

113145.2基于模型的混合推荐算法 9

132715.3基于规则的混合推荐算法 9

15232第六章用户冷启动问题解决策略 9

117586.1用户冷启动问题的定义与影响 9

191606.1.1定义 9

97736.1.2影响 10

45796.2基于用户属性的冷启动解决策略 10

229986.2.1用户属性分析 10

51616.2.2用户属性权重分配 10

215916.2.3用户属性推荐算法 10

54506.3基于用户行为的冷启动解决策略 10

84946.3.1用户行为数据收集 10

224536.3.2用户行为模式挖掘 10

46636.3.3用户行为推荐算法 10

169936.3.4用户行为反馈机制 11

258636.3.5模型迭代与优化 11

11546第七章个性化推荐算法评估与优化 11

103697.1推荐算法评估指标体系 11

205707.2基于评估指标的算法优化方法 11

30287.3评估指标与优化方法的实际应用 12

31945第八章面向不同场景的推荐算法优化 12

190568.1面向电商平台的推荐算法优化 13

81518.2面向社交媒体的推荐算法优化 13

176028.3面向新闻资讯的推荐算法优化 13

1549第九章个性化推荐算法在大规模数据中的应用 14

50479.1大规模数据处理技术 14

43629.1.1数据采集 14

54529.1.2数据存储 14

16099.1.3数据清洗 14

88919.1.4数据预处理 14

13069.2分布式推荐算法设计 15

258659.2.1算法框架 15

259859.2.2算法选择 15

89599.2.3通信优化 15

37859.3大规模数据下的算法优化策略 15

316899.3.1特征选择与降维 15

30999.3.2模型压缩与加速 15

235199.3.3集成学习与模型融合 15

57179.3.4在线学习与动态调整 16

9697第十章个性化推荐算法的未来发展趋势 16

1789510.1人工智能技术在推荐算法中的应用 16

601810.2融合多源数据的推荐算法研究