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电商大数据驱动的个性化推荐优化方案

TOC\o1-2\h\u31898第1章引言 3

176541.1个性化推荐背景与意义 3

322031.2大数据在电商领域的应用 3

204791.3研究目标与内容概述 4

3068第2章个性化推荐技术概述 4

15792.1个性化推荐系统架构 4

315802.1.1用户画像 4

261102.1.2数据预处理 4

100282.1.3推荐算法 5

3432.1.4推荐结果评估 5

304362.1.5推荐系统应用 5

129282.2常见推荐算法简介 5

290772.2.1基于内容的推荐算法 5

190812.2.2协同过滤推荐算法 5

310492.2.3混合推荐算法 5

29812.2.4深度学习推荐算法 5

221252.3个性化推荐技术的发展趋势 6

59992.3.1多模态推荐 6

152452.3.2跨域推荐 6

307732.3.3隐私保护推荐 6

276232.3.4可解释性推荐 6

260462.3.5持续学习推荐 6

17314第3章数据采集与处理 6

105373.1数据来源与类型 6

58023.1.1用户数据 6

247883.1.2商品数据 6

172803.1.3交易数据 7

113743.1.4社交媒体数据 7

3873.2数据预处理方法 7

191013.2.1数据清洗 7

282783.2.2数据集成 7

155893.2.3数据转换 7

157023.2.4特征工程 7

275713.3数据存储与管理 7

145253.3.1分布式存储 7

214223.3.2数据仓库 7

75153.3.3数据索引 8

201693.3.4数据安全与隐私保护 8

13651第4章用户画像构建 8

242304.1用户画像概述 8

90944.2用户属性挖掘 8

192734.3用户行为分析 8

1542第5章商品特征提取 9

164305.1商品属性分析 9

44235.1.1基础属性分析 9

90205.1.2关键属性分析 9

45595.1.3辅助属性分析 9

317915.2商品内容提取 9

287885.2.1文本挖掘 9

144435.2.2图片识别 10

300505.2.3多模态融合 10

139155.3商品关联性分析 10

103725.3.1协同过滤 10

73635.3.2聚类分析 10

250915.3.3关联规则挖掘 10

26037第6章基于大数据的推荐算法优化 10

296936.1矩阵分解算法优化 10

5106.1.1矩阵分解算法概述 10

242196.1.2基于用户和物品特征的矩阵分解优化 10

249156.1.3非负矩阵分解算法优化 10

189916.2深度学习算法应用 11

195846.2.1神经协同过滤算法 11

79476.2.2序列模型在推荐系统中的应用 11

108506.2.3多层感知机在推荐系统中的应用 11

43876.3融合多源数据的推荐算法 11

198396.3.1多源数据融合方法 11

260486.3.2基于内容的推荐算法与协同过滤算法融合 11

59966.3.3社交网络数据在推荐系统中的应用 11

112156.3.4面向多场景的推荐算法 11

26727第7章个性化推荐系统评估 11

90967.1推荐系统评估指标 11

176227.1.1准确性指标 12

144757.1.2多样性指标 12

101097.1.3用户满意度指标 12

188527.2离线评估方法 12

283337.2.1留出法 12

50657.2.2交叉验证法 12

9627.2.3bootstrap法 12

5427.3在线评估与A/B测试 12

60507.3.1A/B测试设计 12

294407.3.2A/B测试实施 12

256267.3.3结果分析 13

16989第8章冷启动问题解决方案 13

85308.1冷启动问题概述 13