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个性化推荐在电商平台的应用实践

TOC\o1-2\h\u6515第一章个性化推荐概述 3

264011.1个性化推荐的定义与意义 3

320881.2个性化推荐的发展历程 3

283191.3个性化推荐的关键技术 3

10737第二章个性化推荐系统架构 4

24882.1系统整体架构设计 4

142332.2数据处理与特征工程 4

325152.3推荐算法的选择与优化 5

19344第三章用户画像构建 5

316763.1用户行为数据的收集与处理 5

284633.1.1数据收集 5

308783.1.2数据处理 6

86833.2用户特征提取与画像构建方法 6

169983.2.1用户特征提取 6

10853.2.2画像构建方法 6

111593.3用户画像的动态更新与维护 6

109743.3.1动态更新 6

228393.3.2画像维护 7

25868第四章商品内容理解 7

272954.1商品属性解析与标签化 7

219234.1.1商品属性解析 7

318864.1.2商品标签化 7

323384.2商品内容分析与应用 8

189824.2.1商品内容分析 8

54354.2.2商品内容应用 8

6344.3商品知识图谱的构建与应用 8

1814.3.1商品知识图谱构建 8

245274.3.2商品知识图谱应用 8

29200第五章个性化推荐算法 9

137735.1协同过滤算法 9

80755.2基于内容的推荐算法 9

56665.3深度学习在个性化推荐中的应用 9

24280第六章个性化推荐策略 10

264826.1冷启动问题的解决策略 10

114926.1.1概述 10

267546.1.2基于内容的推荐策略 10

216926.1.3利用社会化信息 10

107526.1.4利用用户行为数据迁移 10

140266.2推荐多样性与新颖性策略 10

70066.2.1概述 10

314186.2.2多样性增强策略 10

275346.2.3新颖性增强策略 11

25036.3推荐结果排序与展示策略 11

175796.3.1概述 11

236246.3.2排序策略 11

250346.3.3展示策略 11

15528第七章个性化推荐评估与优化 11

144817.1推荐效果评价指标 11

294987.2推荐系统的在线评估与优化 12

318137.3A/B测试与灰度发布 12

10625第八章个性化推荐在电商平台的实际应用 13

118768.1个性化推荐在商品推荐中的应用 13

22778.1.1概述 13

207538.1.2应用策略 13

307058.1.3实际案例 13

127598.2个性化推荐在营销活动中的应用 13

129338.2.1概述 14

142228.2.2应用策略 14

73358.2.3实际案例 14

134208.3个性化推荐在售后服务中的应用 14

278688.3.1概述 14

14098.3.2应用策略 14

292218.3.3实际案例 14

21295第九章个性化推荐的安全与隐私保护 14

69409.1用户隐私保护措施 15

88069.1.1数据加密与匿名化处理 15

201649.1.2数据最小化原则 15

93809.1.3用户隐私设置与权限管理 15

279119.1.4用户教育与隐私意识培养 15

258649.2推荐系统安全风险防范 15

153539.2.1数据泄露防范 15

89589.2.2系统攻击防范 15

287579.2.3恶意推荐内容防范 15

284949.3个性化推荐与法律法规的合规性 15

130149.3.1遵守数据保护法律法规 16

16819.3.2合规性评估与审查 16

208229.3.3用户权益保障 16

318329.3.4法律风险防范 16

468第十章个性化推荐的未来发展趋势 16

935410.1个性化推荐技术的创新方向 16

380010.2个性化推荐在电商领域的应用