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多维度评估的电商行业个性化推荐服务提升计划

TOC\o1-2\h\u15902第1章引言 3

240661.1电商行业个性化推荐服务概述 3

131761.2多维度评估体系构建 3

244791.3研究目的与意义 3

12735第2章个性化推荐服务现状分析 4

253652.1国内外电商推荐服务发展现状 4

55432.2现有推荐服务的不足与挑战 5

125782.3个性化推荐服务需求分析 5

28751第3章个性化推荐服务技术框架 6

154573.1技术框架概述 6

163973.2数据处理与分析 6

121113.2.1数据采集 6

74013.2.2数据预处理 6

254483.2.3特征工程 6

239923.2.4数据分析 6

210713.3推荐算法与策略 7

90043.3.1协同过滤算法 7

228143.3.2内容推荐算法 7

246683.3.3混合推荐算法 7

100663.3.4深度学习推荐算法 7

298383.3.5推荐策略 7

15853第4章用户画像构建 7

185044.1用户行为数据采集 7

186234.1.1数据源选择 8

122764.1.2数据采集方法 8

110044.1.3数据预处理 8

103944.2用户特征提取与处理 8

85894.2.1用户基础特征 8

264964.2.2用户行为特征 8

124654.2.3特征处理方法 8

152794.3用户画像更新与优化 9

327524.3.1实时更新策略 9

308904.3.2优化方法 9

7797第5章个性化推荐算法选择与优化 9

71345.1常用推荐算法介绍 9

151615.1.1协同过滤算法 9

108995.1.2内容推荐算法 9

306475.1.3深度学习算法 9

297985.1.4强化学习算法 10

289195.2算法选择依据 10

16855.2.1数据稀疏性 10

148995.2.2实时性 10

160365.2.3用户多样性 10

75235.2.4算法可扩展性 10

79675.3算法优化策略 10

229005.3.1深度学习模型优化 10

244585.3.2多算法融合 10

48595.3.3用户行为建模 10

145285.3.4冷启动问题优化 10

50155.3.5实时推荐优化 11

146685.3.6推荐解释性优化 11

5484第6章多维度评估体系构建 11

24336.1评估指标体系 11

8516.1.1准确性指标 11

13726.1.2用户满意度指标 11

70936.1.3业务效益指标 11

6326.1.4技术功能指标 11

49186.2评估方法与模型 11

27136.2.1评估方法 11

321386.2.2评估模型 12

224266.3评估结果分析与应用 12

138736.3.1评估结果分析 12

9646.3.2评估结果应用 12

4086第7章个性化推荐服务效果提升 12

148017.1推荐结果优化 12

23917.1.1提高推荐准确度 12

189957.1.2多样化推荐策略 13

300217.1.3优化推荐解释 13

305437.2用户交互体验优化 13

171227.2.1界面设计优化 13

63457.2.2交互方式创新 13

92497.2.3反馈机制完善 13

302417.3推荐系统功能优化 13

47277.3.1提高计算效率 13

315257.3.2数据处理能力提升 13

271317.3.3系统可扩展性优化 13

15623第8章冷启动问题解决方案 13

221878.1冷启动问题概述 14

156428.2基于内容的推荐策略 14

278218.2.1用户特征提取 14

323878.2.2商品特征构建 14

193978.2.3基于内容的推荐算法 14

282558.3基于社交网络的推荐策略 14

285098.3.1社交网络数据获取与处理 1