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多维度个性化推荐系统在电商行业的推广策略研究

TOC\o1-2\h\u15019第一章绪论 3

17611.1研究背景及意义 3

226541.2国内外研究现状 3

246031.3研究内容与方法 3

13906第二章多维度个性化推荐系统概述 4

13312.1个性化推荐系统简介 4

66432.2多维度个性化推荐系统的特点 4

137562.3推荐系统在电商行业中的应用 4

31153第三章个性化推荐系统关键技术 5

142283.1协同过滤推荐算法 5

127003.1.1用户基于协同过滤推荐算法 5

301123.1.2物品基于协同过滤推荐算法 5

275693.2基于内容的推荐算法 5

311873.2.1物品特征提取 5

67463.2.2用户喜好建模 6

174553.3混合推荐算法 6

81663.3.1加权混合 6

201713.3.2特征融合 6

212323.3.3模型融合 6

202733.4深度学习在个性化推荐中的应用 6

201723.4.1序列模型 6

19393.4.2神经协同过滤 6

144413.4.3注意力机制 6

201243.4.4多任务学习 7

9041第四章电商行业多维度个性化推荐系统需求分析 7

273804.1用户需求分析 7

245004.2商品属性分析 7

19624.3用户行为分析 7

4044.4个性化推荐系统在电商行业的优势 8

28960第五章电商行业多维度个性化推荐系统设计 8

129465.1系统架构设计 8

15835.2推荐算法选择与优化 9

109895.3数据预处理与特征工程 9

265285.4系统功能评估与优化 9

21426第六章电商行业多维度个性化推荐系统推广策略 10

426.1市场调研与需求分析 10

253896.1.1市场环境分析 10

44956.1.2用户需求调研 10

36096.1.3竞品分析 10

60426.2推广渠道选择 10

315276.2.1在线渠道 10

61506.2.2线下渠道 10

214486.2.3合作伙伴渠道 10

283076.3用户教育与引导 10

257116.3.1个性化推荐知识普及 11

242796.3.2使用教程与案例分享 11

39936.3.3用户互动与反馈 11

167846.4品牌建设与宣传 11

128976.4.1品牌定位 11

44786.4.2品牌形象塑造 11

200756.4.3宣传推广 11

317556.4.4营销活动 11

11365第七章用户画像与个性化推荐 11

318287.1用户画像构建 11

8947.1.1用户画像的定义与重要性 11

315637.1.2用户画像的构建方法 12

218747.2用户画像在个性化推荐中的应用 12

15427.2.1个性化推荐系统概述 12

276807.2.2用户画像在个性化推荐中的应用场景 12

295667.3用户画像的优化与更新 12

32817.3.1用户画像的优化策略 12

238787.3.2用户画像的更新方法 12

221547.4用户隐私保护与合规 12

110157.4.1用户隐私保护的必要性 12

113007.4.2用户隐私保护措施 13

119687.4.3合规性要求 13

20485第八章个性化推荐系统的效果评估与优化 13

258.1推荐效果评估指标 13

180868.2评估方法与工具 13

305448.3评估结果分析与应用 13

323378.4系统优化策略 14

27781第九章电商行业多维度个性化推荐系统案例分析 14

280849.1电商平台个性化推荐案例 14

180349.1.1某电商平台的个性化推荐策略 14

103109.1.2某电商平台的个性化推荐效果 14

316969.2个性化推荐系统在电商行业的成功应用 15

78219.2.1淘宝网 15

12749.2.2京东 15

127329.3案例分析总结与启示 15

26505第十章发展