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智慧零售场景下的个性化推荐技术应用

TOC\o1-2\h\u21486第1章个性化推荐技术概述 3

59341.1智慧零售背景介绍 3

94001.2个性化推荐技术发展历程 3

204571.3个性化推荐技术在智慧零售中的应用 4

1494第2章数据处理与预处理 4

257902.1数据采集与整合 4

41992.1.1数据源及采集方法 5

53722.1.2数据整合方法 5

37142.2数据清洗与去噪 5

292682.2.1数据清洗方法 5

253762.2.2数据去噪方法 5

214132.3特征工程与维度降低 6

128752.3.1特征工程 6

232782.3.2维度降低 6

21428第3章用户画像构建 6

40973.1用户行为分析 6

110493.1.1数据收集 6

239893.1.2数据预处理 6

75473.1.3用户行为特征提取 6

280583.1.4用户行为分析模型 7

199263.2用户属性挖掘 7

323963.2.1数据来源 7

283133.2.2数据预处理 7

298433.2.3用户属性特征提取 7

26083.2.4用户属性挖掘模型 7

53533.3用户画像更新与优化 7

29443.3.1用户行为变化监测 7

141183.3.2用户画像更新策略 7

191683.3.3用户画像优化方法 7

155873.3.4用户画像更新与优化应用 7

19383第4章商品画像构建 7

274734.1商品属性提取 8

307774.1.1基础属性提取 8

242054.1.2文本挖掘技术 8

214654.1.3多源数据融合 8

196594.2商品关联分析 8

88024.2.1基于规则的关联分析 8

162594.2.2基于模型的关联分析 8

125124.2.3考虑时空因素的关联分析 8

233574.3商品画像应用案例 8

58164.3.1个性化推荐 8

211864.3.2购物篮优化 8

144994.3.3库存管理 9

18607第5章个性化推荐算法概述 9

257105.1基于内容的推荐算法 9

150375.1.1特征提取与表示 9

214065.1.2相似度计算 9

113285.1.3用户偏好模型 9

52385.2协同过滤推荐算法 9

127175.2.1用户基于的协同过滤 9

51065.2.2项目基于的协同过滤 10

197395.2.3混合协同过滤 10

63095.3深度学习推荐算法 10

194965.3.1神经协同过滤 10

157885.3.2序列模型 10

65665.3.3注意力机制 10

138425.3.4多任务学习 10

18933第6章基于用户行为的推荐策略 10

92906.1用户行为数据挖掘 10

79336.1.1用户行为数据采集 10

283516.1.2用户行为数据处理 11

269116.1.3用户行为数据分析 11

3806.2用户兴趣模型构建 11

52786.2.1用户兴趣表示 11

118996.2.2用户兴趣更新 11

284886.2.3用户兴趣相似度计算 11

105356.3基于用户行为的推荐算法实现 11

205826.3.1协同过滤推荐算法 11

161346.3.2基于内容的推荐算法 11

238726.3.3混合推荐算法 11

160476.3.4冷启动问题解决方案 11

140126.3.5实时推荐策略 12

182956.3.6推荐系统的评估 12

214第7章多维度融合推荐策略 12

203427.1多源数据融合 12

315007.2多模态信息融合 12

232597.3多任务学习融合推荐 12

22766第8章个性化推荐系统评估与优化 12

303688.1推荐系统评估指标 12

175278.1.1准确性指标 13

230718.1.2覆盖率指标 13

327248.1.3多样性指标 13

281868.1.4新颖性指标 13