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手机应用软件智能推送技术优化方案

TOC\o1-2\h\u3543第1章引言 4

141231.1背景与意义 4

105701.2目标与内容 4

27530第2章智能推送技术概述 5

292202.1推送技术发展历程 5

288502.1.1短信推送阶段 5

37472.1.2互联网推送阶段 5

138072.1.3智能推送阶段 5

48282.2推送技术分类 5

166602.2.1按内容分类 5

284512.2.2按推送方式分类 6

255402.2.3按推送目标分类 6

201302.3智能推送技术原理 6

9268第3章推送系统架构设计 6

203943.1系统架构 6

155413.1.1推送策略模块 6

29463.1.2用户画像模块 7

288653.1.3内容推荐模块 7

209313.1.4推送执行模块 7

111183.2推送策略模块 7

234283.2.1策略制定 7

149603.2.2策略更新 7

73853.3用户画像模块 7

209963.3.1用户数据收集 7

203523.3.2用户画像构建 7

106323.4内容推荐模块 8

265363.4.1推荐算法 8

157603.4.2推荐结果优化 8

27699第4章用户画像构建技术 8

275564.1用户画像概述 8

138094.2用户画像数据源 8

320294.3用户画像构建方法 9

300994.4用户画像更新与维护 9

8628第5章推送策略优化 9

77945.1时间策略优化 9

81325.1.1用户活跃时段分析 9

11205.1.2时区与地域策略 10

284865.1.3事件驱动策略 10

115415.2频率策略优化 10

240855.2.1推送频率控制 10

66525.2.2用户反馈机制 10

38445.2.3推送间隔优化 10

136725.3用户兴趣度策略优化 10

293695.3.1用户兴趣模型构建 10

98525.3.2兴趣度动态更新 10

42215.3.3用户分群策略 10

105735.4算法优化 10

261985.4.1推荐算法优化 10

135675.4.2内容排序策略 11

90005.4.3实时数据驱动 11

18419第6章内容推荐算法 11

211716.1传统推荐算法 11

128626.1.1协同过滤算法 11

47736.1.2内容推荐算法 11

145966.1.3混合推荐算法 11

248616.2深度学习推荐算法 11

3576.2.1神经协同过滤算法 11

225996.2.2序列推荐算法 11

266566.2.3注意力机制推荐算法 11

20576.3多任务学习推荐算法 12

212826.3.1多任务学习框架 12

260646.3.2共享表示学习 12

134516.3.3任务关联性建模 12

194506.4强化学习推荐算法 12

294356.4.1强化学习基础 12

34516.4.2基于价值的强化学习推荐 12

187226.4.3基于策略的强化学习推荐 12

19576.4.4多智能体强化学习推荐 12

32484第7章用户行为分析与优化 12

110727.1用户行为数据采集 12

124367.1.1采集内容 12

325957.1.2采集方法 13

156337.1.3数据存储与处理 13

295237.2用户行为数据分析 13

311827.2.1数据挖掘 13

172887.2.2用户画像构建 13

10337.2.3用户行为预测 13

25427.3用户兴趣变化捕捉 13

1837.3.1实时监测 13

99547.3.2动态更新用户画像 13

268767.3.3智能推荐算法优化 13

185127.4基于用户反馈的优化 13

120627.4.1收集用户反馈 13

192677.4.2分析用户反馈 14

103267.4.3优化推送策略 14

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