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基于用户行为分析与推荐引擎

TOC\o1-2\h\u3540第1章用户行为数据分析基础 6

261211.1用户行为数据概述 6

173371.1.1用户行为数据来源 6

195691.1.2用户行为数据类型 6

38101.1.3用户行为数据特点 7

112521.2数据采集与预处理 7

309741.2.1数据采集 7

288831.2.2数据清洗 7

187961.2.3数据整合 7

103751.3数据存储与管理系统 7

53621.3.1数据存储技术 8

95161.3.2数据管理系统 8

235531.4用户行为数据分析方法 8

2342第2章用户行为特征提取 8

133722.1用户行为特征概述 8

258792.2用户基本属性特征 8

79692.3用户行为时间序列特征 9

88002.4用户行为关联规则挖掘 9

32511第3章用户行为分析方法 9

17253.1用户行为统计描述分析 9

257623.1.1用户行为频次分析 10

168363.1.2用户行为时长分析 10

8603.1.3用户行为偏好分析 10

151773.1.4用户行为趋势分析 10

180033.2用户行为聚类分析 10

209823.2.1基于用户行为的Kmeans聚类分析 10

64573.2.2基于用户行为的层次聚类分析 10

295963.2.3基于用户行为的密度聚类分析 10

184003.3用户行为关联分析 11

12823.3.1Apriori算法 11

131213.3.2FPgrowth算法 11

320653.3.3基于关联规则的推荐方法 11

204693.4用户行为预测方法 11

309593.4.1基于用户的协同过滤预测 11

166843.4.2基于物品的协同过滤预测 11

275553.4.3基于模型的预测方法 11

15526第4章推荐引擎原理与架构 12

27124.1推荐系统概述 12

18574.1.1推荐系统的定义与作用 12

85734.1.2推荐系统的应用场景 12

59034.1.3推荐系统的挑战与发展趋势 12

191274.2推荐引擎的架构设计 12

38654.2.1推荐引擎的组成部分 12

37314.2.2推荐系统的数据流程 12

108074.2.3推荐引擎的存储与计算 12

187554.2.4推荐引擎的扩展性与容错性 12

55414.3推荐算法分类与选择 12

301124.3.1基于内容的推荐算法 12

3154.3.1.1特征提取与表示 12

110044.3.1.2相似度计算方法 12

67714.3.1.3基于内容的推荐算法优缺点分析 12

201114.3.2协同过滤推荐算法 12

42644.3.2.1用户基于协同过滤 12

156844.3.2.2物品基于协同过滤 12

297404.3.2.3模型融合与优化 12

63814.3.2.4协同过滤推荐算法的优缺点分析 12

38804.3.3混合推荐算法 12

317924.3.3.1基于特征的混合推荐 12

36824.3.3.2基于模型的混合推荐 12

129594.3.3.3混合推荐算法的优缺点分析 12

167374.3.4推荐算法的选择策略 12

160954.4推荐系统的评估方法 12

134484.4.1离线评估方法 12

17444.4.1.1推荐准确度 12

156424.4.1.2覆盖率 13

322664.4.1.3新颖性 13

36504.4.1.4多样性 13

105424.4.2在线评估方法 13

265274.4.2.1A/B测试 13

268454.4.2.2用户满意度调查 13

125124.4.2.3用户留存率分析 13

126304.4.3综合评估指标与方法 13

13159第5章基于内容的推荐算法 13

153655.1内容推荐算法概述 13

271725.2文本分类与标签推荐 13

272765.3基于用户画像的推荐 13

248215.4基于知识图谱的推荐