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社交电商智能推荐系统升级方案

TOC\o1-2\h\u30205第1章项目背景与目标 3

58391.1社交电商发展概述 3

40121.2智能推荐系统在社交电商中的应用 3

327141.3升级方案目标与预期效果 4

6464第2章现有推荐系统分析 4

249942.1现有推荐算法类型 4

50242.2现有推荐系统存在的问题 5

163582.3潜在优化方向 5

2371第3章用户画像优化 6

173603.1用户行为数据挖掘 6

32453.1.1数据采集与预处理 6

213083.1.2用户行为特征提取 6

153683.1.3用户行为分析模型 6

113653.2用户标签体系构建 6

313563.2.1标签分类 6

52183.2.2标签权重设计 6

217943.2.3标签策略 6

222043.3用户画像更新策略 6

309293.3.1用户行为数据动态更新 6

16893.3.2标签更新机制 6

18153.3.3用户画像优化与评估 7

13900第4章商品信息处理 7

194724.1商品属性提取与标准化 7

164554.1.1商品属性提取 7

92244.1.2商品属性标准化 7

217014.2商品关联度分析 7

58894.2.1基于规则的关联度分析 7

229524.2.2基于聚类的关联度分析 8

85964.3商品推荐策略优化 8

221084.3.1基于内容的推荐策略 8

76324.3.2基于协同过滤的推荐策略 8

13248第5章推荐算法升级 8

51135.1深度学习在推荐系统中的应用 9

62425.1.1神经协同过滤算法 9

149365.1.2序列模型在推荐系统中的应用 9

111565.1.3注意力机制在推荐系统中的应用 9

257245.2多模型融合推荐算法 9

77085.2.1多模型融合策略概述 9

260165.2.2基于深度学习的多模型融合推荐算法 9

34815.2.3社交关系在多模型融合推荐算法中的应用 9

181885.3实时推荐算法优化 9

163355.3.1实时推荐系统概述 9

313985.3.2实时推荐算法优化策略 9

239175.3.3基于大数据技术的实时推荐算法实现 10

13090第6章社交网络数据挖掘 10

205066.1社交网络用户关系分析 10

57246.1.1用户关系建模 10

178616.1.2社交网络图谱构建 10

255796.1.3用户关系动态更新 10

111446.2社交影响力在推荐系统中的应用 10

145776.2.1社交影响力评估 10

175756.2.2社交影响力与推荐算法融合 10

91296.2.3社交影响力优化策略 10

262146.3基于社交网络的个性化推荐 10

31536.3.1社交网络数据预处理 11

265856.3.2基于用户关系的协同过滤推荐 11

261996.3.3社交网络上下文信息融合 11

32826.3.4基于深度学习的社交网络推荐模型 11

29679第7章算法效果评估与调优 11

116737.1推荐系统评估指标 11

306037.1.1准确率（Precision） 11

105177.1.2召回率（Recall） 11

188827.1.3F1分数（F1Score） 11

239507.1.4覆盖率（Coverage） 11

162897.1.5新颖性（Novelty） 11

10757.1.6用户满意度（UserSatisfaction） 12

277897.2算法调优策略 12

281597.2.1特征工程优化 12

256227.2.2模型参数调优 12

216967.2.3集成学习策略 12

8687.3A/B测试与迭代优化 12

187557.3.1A/B测试 12

182267.3.2迭代优化 12

20468第8章系统架构升级 12

67648.1分布式存储与计算 12

19128.1.1存储方案优化 12

109868.1.2计算能力提升