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基于人工智能的电商个性化推荐系统优化

策略

第1章引言3

1.1研究背景3

1.2研究目的与意义4

1.3国内外研究现状4

第2章个性化推荐系统概述4

2.1个性化推荐系统的发展历程4

2.2个性化推荐系统的分类与原理5

2.3个性化推荐系统在电商领域的应用5

第3章人工智能技术概述6

3.1人工智能发展简史6

3.2人工智能关键技术6

3.3人工智能在电商个性化推荐系统中的应用6

第4章电商数据挖掘与分析7

4.1电商数据类型与特点7

4.1.1数据类型概述7

4.1.2数据特点7

4.2数据挖掘技术7

4.2.1数据预处理7

4.2.2数据挖掘方法7

4.2.3模型评估与优化8

4.3用户行为分析8

4.3.1用户行为数据收集8

4.3.2用户行为特征提取8

4.3.3用户行为分析模型8

4.3.4用户行为分析应用8

第5章个性化推荐算法研究8

5.1基于内容的推荐算法8

5.1.1特征提取8

5.1.2用户画像构建8

5.1.3相似度计算9

5.2协同过滤推荐算法9

5.2.1用户相似度计算9

5.2.2商品推荐9

5.2.3冷启动问题9

5.3混合推荐算法9

5.3.1加权混合推荐9

5.3.2切换混合推荐9

5.3.3特征级混合推荐9

5.4深度学习在推荐算法中的应用9

5.4.1神经协同过滤10

5.4.2序列模型10

5.4.3多模态学习10

第6章优化策略研究10

6.1冷启动问题优化10

6.1.1用户冷启动优化10

6.1.2商品冷启动优化10

6.2稀疏性问题优化10

6.2.1基于矩阵分解的优化策略10

6.2.2基于深度学习的优化策略10

6.3准确性与多样性平衡策略11

6.3.1推荐列表重排策略11

6.3.2多目标优化策略11

第7章用户画像构建与优化11

7.1用户画像概述11

7.2用户画像构建方法11

7.2.1数据收集11

7.2.2数据处理与整合11

7.2.3特征提取12

7.2.4用户标签12

7.3用户画像优化策略12

7.3.1实时更新用户画像12

7.3.2利用深度学习技术优化用户画像12

7.3.3多源数据融合12

7.3.4用户画像相似度计算与优化12

7.3.5用户画像细粒度化12

7.3.6用户画像动态调整12

第8章个性化推荐系统的评估与优化13

8.1评估指标与方法13

8.1.1推荐准确度13

8.1.2用户满意度13

8.1.3系统效率13

8.2系统功能优化13

8.2.1数据预处理优化13

8.2.2模型选择与参数调优13

8.2.3冷启动问题优化13

8.2.4系统架构优化13

8.3用户满意度优化13

8.3.1推荐结果解释13

8.3.2用户交互设计14

8.3.3个性化推荐策略调整14

8.3.4用户隐私保护14

第9章个性化推荐系统在实际应用中的案例分析14

9.1案例一：某电商平台个性