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基于大数据的个性化推荐系统优化方案

TOC\o1-2\h\u30201第1章绪论 3

146881.1背景与意义 3

226571.2国内外研究现状 3

192791.3研究目标与内容 4

7621第2章个性化推荐系统概述 4

49812.1个性化推荐系统定义 4

251222.2个性化推荐系统架构 4

169142.3个性化推荐系统分类 5

278472.4个性化推荐系统关键技术 5

16840第3章大数据环境下推荐系统面临的挑战 5

259423.1数据规模与维度 6

279463.2数据稀疏性与冷启动问题 6

121973.3实时性与动态性 6

15333.4数据隐私与安全 6

26247第4章数据预处理与特征工程 7

90654.1数据清洗与去噪 7

301364.2特征提取与选择 7

139804.3异常值处理 7

52274.4数据降维与变换 7

441第5章基于用户行为的协同过滤算法优化 8

115335.1用户行为数据挖掘 8

314955.2相似性度量方法改进 8

256435.3邻域选择策略优化 8

99075.4冷启动问题解决方案 9

16303第6章深度学习在个性化推荐系统中的应用 9

9446.1神经协同过滤模型 9

145336.1.1神经协同过滤的原理与优势 9

195666.1.2基于深度学习的矩阵分解方法 9

56726.1.3神经协同过滤模型的优化策略 9

47446.1.4案例分析：神经协同过滤在电商推荐中的应用 9

65756.2序列模型与时间序列推荐 9

134616.2.1序列模型在推荐系统中的作用 9

90296.2.2循环神经网络及其在推荐系统中的应用 9

265556.2.3长短期记忆网络在时间序列推荐中的优势 9

155496.2.4注意力机制在序列推荐中的应用 10

68456.2.5案例分析：基于LSTM的短视频推荐系统 10

238346.3对抗网络在推荐系统中的应用 10

262666.3.1对抗网络的基本原理 10

264366.3.2对抗网络在推荐系统中的优势与挑战 10

84376.3.3对抗网络在冷启动问题中的应用 10

182466.3.4案例分析：基于对抗网络的新闻推荐系统 10

17526.4融合多模态数据的推荐系统 10

272646.4.1多模态数据在推荐系统中的重要性 10

272946.4.2深度学习在多模态数据融合中的应用 10

293046.4.3卷积神经网络在图像与文本融合推荐中的应用 10

261066.4.4融合多模态数据的推荐算法优化策略 10

161796.4.5案例分析：基于多模态深度学习的电影推荐系统 10

22909第7章融合内容的推荐算法优化 10

54267.1内容信息提取与表示 10

33377.1.1内容特征提取 10

11677.1.2内容表示方法 10

84627.1.3内容相似度计算 10

86537.2内容与协同过滤的融合策略 10

160107.2.1基于内容的协同过滤 10

261987.2.2融合策略设计 11

92437.2.3冷启动问题优化 11

321907.3基于知识图谱的推荐算法 11

247527.3.1知识图谱构建 11

118407.3.2知识图谱在推荐系统中的应用 11

206227.3.3知识图谱增强的推荐算法 11

158957.4混合推荐算法功能评估 11

224797.4.1评估指标 11

11817.4.2实验设计与数据分析 12

280367.4.3模型优化与改进方向 12

3409第8章上下文感知的推荐系统优化 12

258768.1上下文信息建模 12

92758.1.1上下文信息定义 12

40028.1.2上下文信息采集与处理 12

77528.1.3上下文信息表示方法 12

239248.2上下文感知的推荐算法设计 12

14188.2.1上下文感知的协同过滤算法 12

101568.2.2上下文感知的矩阵分解算法 12

206158.2.3上下文感知的深度学习算法 12

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