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电商行业个性化推荐系统个性化服务策略

TOC\o1-2\h\u13817第一章个性化推荐系统概述 3

158121.1推荐系统简介 3

123141.2个性化推荐系统原理 3

164861.3个性化推荐系统的重要性 4

3148第二章个性化推荐算法 4

230862.1协同过滤算法 4

92092.1.1用户基协同过滤 4

50392.1.2物品基协同过滤 5

263632.2内容推荐算法 5

104352.3混合推荐算法 5

19432.3.1加权混合推荐 5

145992.3.2特征融合混合推荐 5

19360第三章用户画像构建 6

115273.1用户基本信息收集 6

213613.2用户行为数据挖掘 6

321943.3用户兴趣模型构建 7

28117第四章商品信息处理 7

147144.1商品属性提取 7

20764.2商品分类与标签 7

143224.3商品信息预处理 8

1005第五章个性化推荐策略设计 9

167605.1基于用户行为的推荐策略 9

185805.1.1用户行为数据收集 9

182935.1.2用户行为分析 9

214745.1.3基于用户行为的推荐策略实现 9

6065.2基于商品属性的推荐策略 9

283705.2.1商品属性数据收集 9

102905.2.2商品属性分析 9

32155.2.3基于商品属性的推荐策略实现 9

184145.3综合推荐策略 10

20124第六章个性化推荐系统评估 10

311356.1评估指标体系 10

161596.1.1准确性指标 10

204696.1.2覆盖率指标 10

68176.1.3新颖性指标 11

80716.1.4多样性指标 11

32706.2评估方法与工具 11

43946.2.1评估方法 11

81336.2.2评估工具 11

245866.3实验设计与结果分析 12

237276.3.1实验设计 12

269706.3.2结果分析 12

19130第七章个性化推荐系统优化 12

89337.1冷启动问题解决 12

118297.1.1概述 12

304027.1.2用户冷启动问题解决策略 12

112167.1.3商品冷启动问题解决策略 13

138117.2推荐结果多样性优化 13

233817.2.1概述 13

83817.2.2利用多源数据融合 13

279187.2.3引入多样性度量指标 13

150927.2.4采用多模型融合策略 13

244197.3推荐系统实时更新 13

50237.3.1概述 13

282897.3.2采用增量更新策略 13

88467.3.3利用分布式计算技术 14

302057.3.4优化算法实现 14

13280第八章个性化推荐系统的应用 14

319568.1电商行业应用案例 14

226738.1.1个性化商品推荐 14

97908.1.2个性化有哪些信誉好的足球投注网站结果 14

195818.1.3个性化营销活动 14

220498.2跨行业应用拓展 14

14078.2.1金融行业 14

36358.2.2教育行业 14

318998.2.3娱乐行业 15

289358.3未来发展趋势 15

23808.3.1算法优化与创新 15

6598.3.2数据挖掘与分析 15

103498.3.3跨场景应用 15

148458.3.4个性化定制服务 15

4962第九章个性化推荐系统与数据隐私 15

221869.1数据隐私保护策略 15

290179.1.1引言 15

150779.1.2数据加密与匿名化 15

317209.1.3数据访问控制 16

247279.1.4数据最小化原则 16

310629.1.5数据存储与销毁 16

248059.2用户隐私感知与满意度 16

169649.2.1引言 16

35119.2.2用户隐私感知的影响因素 16

301059.2.3提高用户满意度的策略 16

216189.3法律法规与合规性 16

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