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新零售背景下个性化推荐系统优化实践案例分享

TOC\o1-2\h\u14290第1章引言 2

207931.1背景与意义 3

42371.2研究目标与内容 3

23846第2章新零售与个性化推荐系统概述 3

41132.1新零售发展概况 3

173742.2个性化推荐系统的发展历程 4

160592.3个性化推荐系统在新零售中的应用 4

22404第3章个性化推荐系统关键技术 5

195783.1数据预处理技术 5

238953.1.1数据清洗 5

47173.1.2特征工程 5

223573.2用户画像构建 5

190923.2.1用户行为分析 5

81013.2.2用户属性挖掘 5

301953.2.3用户画像表示 5

32553.3推荐算法 6

278593.3.1协同过滤推荐算法 6

191933.3.2内容推荐算法 6

128063.3.3深度学习推荐算法 6

167813.3.4混合推荐算法 6

105903.3.5评估指标与优化策略 6

16748第4章个性化推荐系统优化方法 6

47834.1基于用户行为的优化 6

314424.1.1用户行为数据的收集与处理 6

302294.1.2用户行为分析 6

212324.1.3基于用户行为的推荐算法 7

213484.2基于内容的优化 7

174544.2.1内容数据的获取与处理 7

137794.2.2内容分析 7

14154.2.3基于内容的推荐算法 7

57474.3基于模型的优化 7

229834.3.1模型选择与训练 7

28004.3.2模型融合与优化 7

116994.3.3模型评估与迭代 7

27556第5章实践案例一：基于深度学习的个性化推荐系统 7

93065.1案例背景 7

130675.2系统设计 8

274375.2.1系统框架 8

107775.2.2模型选择 8

152425.3模型训练与优化 8

204865.3.1数据准备 8

240255.3.2模型训练 8

85705.3.3模型优化 8

252085.4实验与分析 9

16977第6章实践案例二：基于知识图谱的个性化推荐系统 9

99786.1案例背景 9

261916.2知识图谱构建 9

129476.3推荐算法设计 10

308286.4实验与分析 10

2723第7章实践案例三：基于多模态数据的个性化推荐系统 10

157897.1案例背景 10

268027.2多模态数据预处理 10

224397.2.1数据收集 10

177747.2.2数据清洗 11

276697.2.3特征提取 11

21447.3多模态推荐算法设计 11

87497.3.1多模态特征融合 11

272477.3.2推荐模型构建 11

275457.3.3模型优化 11

188067.4实验与分析 11

323207.4.1数据集划分 11

239157.4.2评估指标 11

197767.4.3实验结果 11

10087.4.4分析讨论 12

710第8章实践案例四：基于联邦学习的个性化推荐系统 12

156868.1案例背景 12

188608.2联邦学习框架 12

35778.3联邦推荐算法设计 12

279098.4实验与分析 13

21179第9章个性化推荐系统的挑战与展望 13

176589.1数据隐私与安全 13

164569.2冷启动问题 13

255159.3系统可扩展性 14

223529.4未来发展趋势 14

18922第10章总结与建议 14

529510.1实践案例总结 14

2740910.2优化策略与建议 15

1037610.3对新零售行业的启示与展望 15

第1章引言

1.1背景与意义

互联网技术的飞速发展与大数据时代的到来，传统零售业正面临着深刻的变革。新零售作为一种新型的商业模式，将线上、线下及物流完美结合，为消费者带来更为便捷、个性化的购物体验。在这种背景下，个性化推荐系统成为了新零售业务中的一环。通过精准地为消费者推荐商品，不仅可以