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新零售背景下电商行业个性化推荐系统推广方案

TOC\o1-2\h\u6497第1章引言 3

193571.1背景与意义 3

311571.2目标与范围 4

30775第2章新零售与电商行业概述 4

73582.1新零售概念与发展趋势 4

245002.1.1新零售的核心特征 4

48972.1.2新零售的发展趋势 5

66832.2电商行业现状与挑战 5

78982.2.1电商行业现状 5

28832.2.2电商行业挑战 5

161372.3个性化推荐系统在新零售电商中的应用 6

158472.3.1个性化推荐系统的核心功能 6

90032.3.2个性化推荐系统在新零售电商中的应用场景 6

31865第3章个性化推荐系统技术原理 6

23473.1推荐系统概述 6

157333.2个性化推荐算法分类与比较 6

258373.3用户画像与数据挖掘 7

26419第4章个性化推荐系统架构设计 8

259224.1系统架构概述 8

203824.2数据采集与处理 8

187904.2.1数据源 8

159154.2.2数据采集 8

213614.2.3数据处理 8

110184.3推荐算法实现与优化 8

182854.3.1推荐算法选择 9

31804.3.2推荐算法实现 9

91894.3.3推荐算法优化 9

19271第5章个性化推荐系统关键技术与实现 9

266695.1用户行为分析与建模 9

7785.1.1用户行为数据收集 9

76075.1.2用户行为数据预处理 10

30975.1.3用户建模 10

177035.2协同过滤算法应用 10

38555.2.1用户协同过滤 10

33435.2.2物品协同过滤 10

38575.3深度学习在推荐系统中的应用 10

101025.3.1神经协同过滤 10

30005.3.2序列模型 10

318875.3.3注意力机制 10

80335.3.4多任务学习 11

11351第6章个性化推荐系统应用场景 11

258266.1针对不同用户类型的推荐策略 11

76636.1.1新用户推荐策略 11

20316.1.2老用户推荐策略 11

48406.1.3高价值用户推荐策略 11

158076.2商品推荐与营销策略 11

97006.2.1商品关联推荐 11

40086.2.2促销活动推荐 11

59366.2.3个性化优惠券推荐 11

286216.3个性化推荐在跨境电商中的应用 12

80076.3.1跨境商品推荐 12

41196.3.2跨境物流推荐 12

323526.3.3跨境支付推荐 12

30217第7章个性化推荐系统评估与优化 12

310917.1推荐系统评估指标 12

230947.1.1准确率（Accuracy） 12

144247.1.2F1值 12

62407.1.3覆盖率（Coverage） 12

219997.1.4新颖性（Novelty） 12

239407.1.5个性化程度（Personalization） 12

149577.2冷启动问题与解决方案 13

274947.2.1基于内容的推荐 13

228617.2.2利用社会化信息 13

177517.2.3基于模型的协同过滤 13

305707.2.4混合推荐方法 13

307947.3系统优化策略 13

8497.3.1实时推荐 13

1167.3.2多维度用户画像 13

63567.3.3深度学习技术 13

84587.3.4用户反馈机制 13

210787.3.5隐私保护 13

26333第8章个性化推荐系统与电商业务融合 14

239238.1个性化推荐在电商业务中的价值 14

53478.1.1提高用户体验 14

138068.1.2提升销售额 14

291628.1.3优化库存管理 14

166538.2电商业务场景下的推荐策略 14

268928.2.1基于用户行为的推荐 14

53218.2.2基于内容的推荐 14

150038.2.3协同过