基于人工智能的个性化推荐系统研发.pdfVIP

基于人工智能的个性化推荐系统研发

第1章引言3

1.1研究背景3

1.2研究目的与意义3

第2章个性化推荐系统相关理论及技术3

2.1个性化推荐系统概述3

2.2推荐系统主要技术4

2.2.1用户建模4

2.2.2项目建模4

2.2.3推荐算法4

2.2.4评估指标4

2.3人工智能在推荐系统中的应用4

2.3.1深度学习5

2.3.2自然语言处理5

2.3.3知识图谱5

2.3.4强化学习5

2.3.5模型5

第3章个性化推荐系统需求分析5

3.1用户需求分析5

3.2数据需求分析6

3.3系统功能需求分析6

第四章个性化推荐系统框架设计7

4.1系统整体架构7

4.2数据处理模块设计7

4.3推荐算法模块设计8

第五章人工智能算法选择与优化8

5.1常用人工智能算法介绍8

5.1.1深度学习算法8

5.1.2集成学习算法8

5.1.3优化算法9

5.1.4强化学习算法9

5.2算法选择与评估9

5.2.1算法选择依据9

5.2.2算法评估指标9

5.3算法优化策略9

5.3.1参数优化9

5.3.2结构优化10

5.3.3训练策略优化10

第6章个性化推荐算法实现10

6.1基于内容的推荐算法实现10

6.1.1算法原理10

6.1.2特征工程10

6.1.3相似度计算10

6.1.4推荐算法实现10

6.2协同过滤推荐算法实现11

6.2.1算法原理11

6.2.2用户相似度计算11

6.2.3项目相似度计算11

6.2.4推荐算法实现11

6.3深度学习推荐算法实现11

6.3.1算法原理11

6.3.2模型选择11

6.3.3模型训练与优化12

6.3.4推荐算法实现12

第7章系统测试与评估12

7.1测试方法与指标12

7.1.1测试方法12

7.1.2测试指标12

7.2系统功能评估13

7.2.1功能功能评估13

7.2.2功能指标评估13

7.3评估结果分析13

7.3.1准确率与召回率分析13

7.3.2F1值分析13

7.3.3用户体验分析13

第8章个性化推荐系统在实际应用中的案例分析14

8.1电商领域应用案例14

8.1.1案例背景14

8.1.2推荐系统架构14

8.1.3实际应用效果14

8.2视频领域应用案例14

8.2.1案例背景14

8.2.2推荐系统架构14

8.2.3实际应用效果15

8.3新闻领域应用案例15

8.3.1案例背景15

8.3.2推荐系统架构15

8.3.3实际应用效果15

第9章个性化推荐系统未来发展展望16

9.1技术发展趋势16

9.2应用场景拓展16

9.3面临的挑战与应对策略16

第10章总结17

10.1研究成果总结17

10.2不足与改进方向18

第1章引言

1.1研究背景

互联网技术的飞速发展，用户在网络上可获取的信息量呈现出爆炸式增长。

在这种背景下，如何帮助用户在海量的信息中快速找到自己感兴趣的内容，提高

信息检索的效率和准确性，