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电商平台个性化推荐系统实战指南

TOC\o1-2\h\u4351第1章个性化推荐系统概述 4

284851.1推荐系统的概念与价值 4

225011.2个性化推荐系统的类型与架构 5

20781.3电商平台个性化推荐的意义 5

7128第2章电商平台业务场景分析 6

29222.1电商平台业务特点 6

134762.2个性化推荐在电商平台的典型应用 6

103922.3电商推荐系统的挑战与机遇 7

14213第3章数据准备与处理 7

238943.1数据收集与存储 7

315613.1.1数据源选择 8

75933.1.2数据采集方法 8

6573.1.3数据存储 8

280843.2数据预处理与清洗 8

94483.2.1数据预处理 8

7423.2.2数据清洗 8

219643.3特征工程与选择 8

285173.3.1特征提取 9

84233.3.2特征转换 9

127773.3.3特征选择 9

279003.4用户行为数据挖掘 9

54833.4.1用户行为数据收集 9

254323.4.2用户行为数据分析 9

264503.4.3用户行为数据应用 9

2000第4章个性化推荐算法选择 10

64.1常用推荐算法概述 10

116544.2协同过滤算法 10

146044.3基于内容的推荐算法 10

59094.4混合推荐算法 11

1308第5章冷启动问题与解决方案 11

176145.1冷启动问题的定义与分类 11

168505.2基于用户行为的冷启动解决方案 11

189885.3基于内容的冷启动解决方案 12

224945.4社交网络与知识图谱在冷启动中的应用 12

2993第6章评估与优化推荐系统 12

97136.1推荐系统评估指标 12

42846.1.1准确率（Accuracy） 12

214176.1.2F1分数（F1Score） 12

125836.1.3均方根误差（RMSE） 13

218396.1.4覆盖率（Coverage） 13

257646.1.5新颖性（Novelty） 13

282026.1.6个性化程度（Personalization） 13

271896.2离线评估与在线评估 13

119486.2.1离线评估 13

287246.2.2在线评估 13

53186.3推荐系统的优化策略 13

270736.3.1用户冷启动问题优化 13

266646.3.2物品冷启动问题优化 13

257566.3.3利用深度学习技术 13

310336.3.4多模态信息融合 13

27266.4模型调参与效果提升 14

248376.4.1参数调优方法 14

52846.4.2特征工程 14

44776.4.3模型融合 14

245806.4.4模型实时更新 14

16559第7章用户画像构建与应用 14

101427.1用户画像的概念与构成 14

202057.1.1用户基本信息 14

81537.1.2用户行为数据 14

17857.1.3兴趣偏好 14

308737.1.4社交属性 14

206507.2用户画像构建方法 15

71267.2.1数据收集 15

290987.2.2数据预处理 15

301687.2.3特征工程 15

54387.2.4模型训练 15

154677.2.5用户画像标签化 15

233527.3用户画像在推荐系统中的应用 15

52517.3.1个性化推荐 15

285437.3.2冷启动问题 15

128377.3.3用户分群 15

304197.3.4精准营销 15

114197.4用户画像的动态更新与维护 16

170787.4.1数据更新 16

207937.4.2模型更新 16

34937.4.3用户标签更新 16

207877.4.4用户画像监控 16

18945第8章多任务与多目标推荐 16

192978.1多任务学习概述 16

85378.2多任务学习在推荐系统中的应用 16

309428.2.1任务