电商平台个性化推荐算法优化.docVIP

电商平台个性化推荐算法优化

TOC\o1-2\h\u31934第1章个性化推荐算法概述 4

48151.1推荐系统的基本概念 4

321011.2个性化推荐算法的发展历程 5

230311.3个性化推荐算法的应用场景 5

18224第2章常用个性化推荐算法 5

120052.1基于内容的推荐算法 6

2812.2协同过滤推荐算法 6

266782.3混合推荐算法 6

278152.4深度学习在推荐系统中的应用 6

31018第3章数据处理与特征工程 6

288093.1数据预处理 7

134133.1.1数据清洗 7

104603.1.2数据规范化与归一化 7

44823.1.3数据采样 7

130183.2特征提取与处理 7

298603.2.1用户特征提取 7

222103.2.2商品特征提取 7

120683.2.3用户商品交互特征提取 7

26143.2.4特征编码 8

274013.3数据降维与特征选择 8

221223.3.1数据降维 8

324973.3.2特征选择 8

186373.4冷启动问题处理 8

221623.4.1利用用户或商品的同质性 8

25953.4.2采用基于内容的推荐 8

153633.4.3利用社会化信息 8

222983.4.4迭代更新推荐结果 8

28766第4章用户画像构建 8

139604.1用户行为数据采集 8

285204.1.1数据源选择 8

187174.1.2数据采集方法 9

51044.1.3数据预处理 9

155694.2用户标签体系设计 9

129484.2.1用户基础属性标签 9

68544.2.2用户行为标签 9

301284.2.3用户兴趣标签 9

68224.2.4用户价值标签 9

312524.3用户画像建模方法 9

252244.3.1用户画像表示 9

327404.3.2用户画像构建算法 9

89254.3.3用户画像融合 9

28724.4用户画像更新与优化 10

222744.4.1实时更新策略 10

151034.4.2用户画像优化方法 10

305074.4.3用户画像应用反馈 10

4016第5章个性化推荐算法评估 10

37665.1推荐系统评估指标 10

268305.1.1准确率（Precision） 10

5695.1.2召回率（Recall） 10

305435.1.3F1分数（F1Score） 10

273235.1.4覆盖率（Coverage） 10

52125.1.5新颖性（Novelty） 10

225225.1.6满意度（Satisfaction） 10

99995.2离线评估方法 11

65795.2.1交叉验证 11

228035.2.2指标计算 11

287335.2.3对比实验 11

64845.3在线评估方法 11

181735.3.1A/B测试 11

95075.3.2实时监控 11

285425.3.3用户反馈分析 11

213655.4多目标优化与评估 11

189885.4.1多目标优化方法 11

315285.4.2多目标评估指标 12

291865.4.3模型选择与调优 12

21624第6章算法优化策略 12

273196.1算法调参与优化 12

304716.1.1参数调优方法 12

33636.1.1.1网格有哪些信誉好的足球投注网站 12

248616.1.1.2随机有哪些信誉好的足球投注网站 12

30576.1.1.3贝叶斯优化 12

66806.1.2动态调整策略 12

314646.1.2.1用户活跃度与推荐频率的关联 12

207676.1.2.2商品流行度与推荐权重的调整 12

218206.1.2.3时间衰减因子在推荐算法中的应用 12

88436.1.3模型正则化与过拟合抑制 12

91766.1.3.1L1与L2正则化 12

168226.1.3.2Dropout正则化 12

108746.1.3.3EarlyStopping策略 12

291886.2算法融合策略 12

31