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提高用户购物体验的个性化推荐技术应用方案

TOC\o1-2\h\u4284第1章个性化推荐技术概述 4

291791.1个性化推荐技术背景 4

25041.2个性化推荐技术意义 4

176461.3国内外研究现状 4

11333第2章个性化推荐技术体系结构 4

27142.1数据预处理 4

221462.1.1数据清洗 5

46762.1.2数据集成 5

174072.1.3数据转换 5

300722.2用户画像构建 5

276442.2.1用户基本信息 5

27712.2.2用户行为数据 5

321512.2.3用户社交数据 5

297322.3推荐算法选择与优化 5

117432.3.1协同过滤算法 5

191272.3.2内容推荐算法 6

285502.3.3深度学习推荐算法 6

170862.3.4多模型融合推荐算法 6

10520第3章数据预处理技术 6

100353.1数据清洗 6

260753.1.1缺失值处理 6

229573.1.2异常值检测与处理 6

78793.1.3重复数据删除 6

76773.2数据集成 6

256593.2.1数据源选择与整合 7

306073.2.2冲突检测与解决 7

139123.2.3数据融合 7

201883.3数据转换 7

23423.3.1数据规范化 7

19103.3.2数据离散化 7

68953.3.3特征工程 7

131733.3.4文本数据预处理 7

13947第4章用户画像构建技术 7

141614.1用户行为数据收集 7

20584.1.1数据源选择 8

24024.1.2数据采集方法 8

90234.1.3数据预处理 8

211604.2用户属性分析 8

88374.2.1用户基础属性分析 8

150024.2.2用户兴趣偏好分析 8

137094.2.3用户行为特征分析 9

292024.3用户画像更新与维护 9

39964.3.1用户行为数据更新 9

276824.3.2用户属性更新 9

275994.3.3用户画像版本控制 9

202184.3.4用户画像质量评估 9

22805第5章推荐算法选择与优化 9

208295.1基于内容的推荐算法 9

205925.1.1特征提取与表示 10

226305.1.2用户兴趣模型构建 10

148835.1.3推荐算法优化 10

195845.2协同过滤推荐算法 10

167295.2.1用户相似度计算 10

99635.2.2冷启动问题解决 10

46255.2.3推荐算法优化 10

11495.3深度学习推荐算法 10

151815.3.1神经网络结构选择 10

121785.3.2模型训练与优化 11

327275.3.3模型融合与集成 11

251495.4多种推荐算法融合 11

292125.4.1级联融合 11

192575.4.2投票融合 11

235315.4.3权重调整 11

29482第6章个性化推荐系统设计 11

146176.1系统架构设计 11

197656.1.1数据层 11

11136.1.2算法层 11

217456.1.3服务层 12

204296.1.4用户交互层 12

279646.2推荐算法模块设计 12

120546.2.1用户画像构建 12

37186.2.2推荐算法选择 12

263496.2.3推荐算法优化 12

21796.3用户交互模块设计 13

139696.3.1用户反馈收集 13

313366.3.2推荐结果展示 13

290666.3.3个性化设置 13

32291第7章个性化推荐系统实现 13

52607.1数据处理模块实现 13

97667.1.1数据收集 13

57687.1.2数据预处理 13

109457.1.3特征工程 13

325547.1.4数据存储与更新 13

192347.2推荐算法模块实现 14

220977.2.1协同过滤算法 14

182867.2