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用户行为分析与个性化推荐优化

TOC\o1-2\h\u4773第一章用户行为数据采集与分析 3

245911.1用户行为数据类型与来源 3

286371.1.1用户行为数据类型 3

241931.1.2用户行为数据来源 3

260791.2用户行为数据采集方法 3

34791.2.1服务器日志采集 3

301871.2.2前端埋点采集 4

50351.2.3第三方数据采集 4

57951.2.4用户调研采集 4

60831.3用户行为数据分析技术 4

230981.3.1数据预处理 4

218871.3.2数据挖掘 4

79701.3.3机器学习算法 5

17813第二章用户画像构建 5

263952.1用户基础属性画像 5

100102.2用户兴趣偏好画像 5

40552.3用户行为特征画像 6

225692.4用户价值画像 6

16774第三章用户行为模式识别 6

83593.1用户行为模式分类 6

192123.2用户行为模式识别方法 7

266723.3用户行为模式识别案例分析 7

8376第四章用户需求预测 8

226474.1用户需求预测方法 8

65614.2用户需求预测模型 8

142404.3用户需求预测应用场景 8

10528第五章个性化推荐系统设计 9

251735.1个性化推荐系统架构 9

320095.2个性化推荐算法选择 9

193705.3个性化推荐系统评估指标 9

28284第六章协同过滤推荐算法 10

228036.1用户基于模型的协同过滤 10

252376.1.1简介 10

253256.1.2算法原理 10

248966.1.3算法优化 10

98336.2物品基于模型的协同过滤 10

71576.2.1简介 11

71456.2.2算法原理 11

110636.2.3算法优化 11

320006.3用户物品混合协同过滤 11

166366.3.1简介 11

245026.3.2算法原理 11

162366.3.3算法优化 11

14537第七章内容推荐算法 12

242277.1基于内容的推荐算法原理 12

258457.1.1简介 12

85237.1.2算法原理 12

65477.2内容推荐算法实现方法 12

59697.2.1文本内容推荐 12

243287.2.2图像内容推荐 13

99887.3内容推荐算法优化策略 13

30377.3.1特征工程优化 13

62337.3.2相似度计算优化 13

116467.3.3用户偏好建模优化 13

151527.3.4推荐系统评估与优化 13

29672第八章深度学习在个性化推荐中的应用 13

22448.1序列模型在个性化推荐中的应用 13

81458.1.1引言 13

250158.1.2序列模型概述 14

120498.1.3序列模型在个性化推荐中的应用 14

218428.1.4典型案例 14

85328.2图模型在个性化推荐中的应用 14

10098.2.1引言 14

162228.2.2图模型概述 14

321878.2.3图模型在个性化推荐中的应用 14

249358.2.4典型案例 15

184438.3深度学习推荐算法优化策略 15

218478.3.1引言 15

182348.3.2正则化方法 15

194378.3.3批归一化 15

306378.3.4残差连接 15

112878.3.5注意力机制 15

307968.3.6实例分割与多任务学习 15

261128.3.7典型案例 15

14809第九章个性化推荐系统评估与优化 16

275549.1个性化推荐系统评估方法 16

4389.2个性化推荐系统优化策略 16

253159.3个性化推荐系统功能提升方法 16

9239第十章个性化推荐系统应用案例与实践 17

140110.1电商个性化推荐案例 17

1453310.2社交媒体个性化推荐案例 17

133510.3娱乐内容个性化推荐案例 18

第一章