用户行为分析与个性化推荐融合策略.doc

用户行为分析与个性化推荐融合策略

TOC\o1-2\h\u2986第一章用户行为数据采集与分析 3

248671.1用户行为数据的类型与来源 3

263811.1.1用户行为数据的类型 3

33891.1.2用户行为数据的来源 3

210121.2用户行为数据预处理 4

327171.2.1数据清洗 4

231921.2.2数据集成 4

215771.3用户行为数据挖掘与分析 4

264161.3.1用户行为模式挖掘 4

51141.3.2用户画像构建 4

278501.3.3用户行为预测 5

21949第二章用户画像构建 5

199512.1用户基本属性画像 5

257682.1.1年龄 5

64682.1.2性别 5

279162.1.3职业 5

186992.1.4地域 5

272542.1.5教育程度 6

296152.2用户兴趣偏好画像 6

98652.2.1兴趣爱好 6

75792.2.2消费倾向 6

225152.2.3生活方式 6

79232.3用户行为特征画像 6

107002.3.1浏览行为 6

255732.3.2有哪些信誉好的足球投注网站行为 6

304912.3.3购买行为 6

175772.3.4互动行为 6

9048第三章个性化推荐系统概述 7

231553.1个性化推荐系统定义 7

313.2个性化推荐系统分类 7

84043.2.1内容推荐系统 7

290513.2.2协同过滤推荐系统 7

285213.2.3混合推荐系统 7

198133.2.4基于规则的推荐系统 7

301553.2.5深度学习推荐系统 7

62613.3个性化推荐系统应用场景 7

297173.3.1电子商务推荐 7

43043.3.2视频推荐 8

318663.3.3音乐推荐 8

168603.3.4新闻推荐 8

119763.3.5社交媒体推荐 8

28225第四章内容推荐策略 8

94184.1基于内容的推荐算法 8

192624.2内容推荐的优化策略 8

161004.3内容推荐的评估与优化 9

8030第五章协同过滤推荐策略 9

149425.1用户相似度计算方法 9

102495.2物品相似度计算方法 10

18475.3协同过滤推荐算法优化 10

1170第六章混合推荐策略 11

167686.1混合推荐策略概述 11

68246.2常见混合推荐方法 11

47436.2.1内容推荐与协同过滤的融合 11

182606.2.2基于模型的混合推荐 11

82836.2.3模型融合与特征融合 12

22876.3混合推荐策略评估与优化 12

98386.3.1评估指标 12

291016.3.2优化策略 12

26730第七章用户行为分析与个性化推荐融合 12

286017.1用户行为分析在个性化推荐中的应用 12

308257.1.1用户行为分析概述 12

79247.1.2用户行为数据类型 13

215527.1.3用户行为分析在个性化推荐中的应用 13

147997.2用户行为数据与个性化推荐融合方法 13

146357.2.1数据预处理 13

107177.2.2用户行为数据融合策略 13

197547.2.3个性化推荐算法 13

322687.3融合策略的评估与优化 14

271917.3.1评估指标 14

316667.3.2优化策略 14

3586第八章个性化推荐系统功能优化 14

268158.1推荐系统冷启动问题 14

127178.1.1冷启动问题概述 14

247998.1.2冷启动问题解决方案 14

135738.1.3冷启动问题优化策略 15

215858.2推荐系统实时性优化 15

82928.2.1实时性优化概述 15

17168.2.2实时性优化方法 15

232558.2.3实时性优化策略 15

218008.3推荐系统可扩展性优化 15

77388.3.1可扩展性优化概述 15

16398.3.2可扩展性优化方法 15

3578.3.3可扩