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基于大数据的电商个性化推荐技术应用

TOC\o1-2\h\u13349第1章引言 3

74211.1个性化推荐技术背景 4

25621.2电商领域个性化推荐的意义 4

158001.3大数据在个性化推荐中的应用 4

7665第2章个性化推荐系统概述 4

20862.1推荐系统的基本概念 5

292062.2个性化推荐系统的类型 5

79472.3个性化推荐系统的架构 5

27279第3章数据预处理 6

63503.1数据采集与清洗 6

9873.1.1数据源选择 6

104353.1.2数据采集方法 6

290723.1.3数据清洗 6

295813.2数据存储与管理 6

39923.2.1数据存储方案 6

286363.2.2数据库设计 7

88533.2.3数据索引和分区 7

322093.3数据预处理技术 7

20693.3.1特征工程 7

293903.3.2数据降维 7

158093.3.3数据采样 7

11523.3.4特征选择 7

78543.3.5数据分割 7

5464第4章用户画像构建 7

287824.1用户行为数据挖掘 7

137904.1.1数据收集与预处理 7

260214.1.2用户行为分析 8

24284.2用户特征提取 8

107834.2.1用户基本属性特征 8

293604.2.2用户行为特征 8

278374.2.3用户兴趣特征 8

188914.2.4社交网络特征 8

157984.3用户画像更新与优化 8

150104.3.1实时更新机制 8

30764.3.2用户行为模型优化 8

22744.3.3用户画像校验与调整 8

89364.3.4用户隐私保护 8

14310第5章商品表示与相似度计算 9

207205.1商品特征提取 9

149015.1.1结构化特征提取 9

276295.1.2非结构化特征提取 9

118065.1.3用户行为特征提取 9

168135.2相似度计算方法 9

61555.2.1余弦相似度 9

172765.2.2皮尔逊相关系数 9

206045.2.3Jaccard相似度 10

273185.3基于内容的推荐算法 10

191465.3.1用户偏好建模 10

17825.3.2商品特征表示 10

171915.3.3相似度计算 10

272995.3.4推荐列表 10

5493第6章协同过滤推荐算法 10

207066.1用户基于协同过滤算法 10

194256.1.1算法原理 10

287376.1.2相似度计算 11

111236.1.3推荐 11

19456.2商品基于协同过滤算法 11

301846.2.1算法原理 11

242966.2.2相似度计算 11

50106.2.3推荐 11

174746.3混合协同过滤算法 11

115456.3.1算法原理 11

33376.3.2算法融合策略 12

154356.3.3实际应用案例 12

9729第7章深度学习在个性化推荐中的应用 12

52117.1神经协同过滤模型 12

207437.1.1神经协同过滤的原理 12

95447.1.2基于神经协同过滤的推荐算法 12

259647.1.3神经协同过滤模型的优化策略 12

69717.2序列模型在推荐系统中的应用 12

205527.2.1序列模型的原理与分类 12

169317.2.2基于序列模型的推荐算法 12

154237.2.3序列模型在推荐系统中的优化方法 12

58447.3注意力机制与推荐系统 13

175477.3.1注意力机制原理及其在深度学习中的应用 13

313457.3.2注意力机制在推荐系统中的应用 13

300327.3.3注意力机制优化推荐系统功能的策略 13

25074第8章个性化推荐系统评估 13

111328.1推荐系统评估指标 13

273918.1.1准确性指标 13

145338.1.2多样性指标 13

185518.1.3新颖性指标 13

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