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精准电商个性化推荐策略研究与实践

TOC\o1-2\h\u14832第一章个性化推荐系统概述 3

82531.1个性化推荐系统定义 3

110451.2个性化推荐系统分类 3

243721.2.1基于内容的推荐系统 3

230751.2.2协同过滤推荐系统 3

91361.2.3混合推荐系统 3

227591.2.4深度学习推荐系统 3

2181.3个性化推荐系统应用场景 3

314041.3.1电子商务平台 4

79121.3.2新闻资讯平台 4

23161.3.3社交媒体平台 4

251561.3.4在线教育平台 4

315201.3.5视频和音乐平台 4

16562第二章电商个性化推荐系统需求分析 4

16592.1电商行业现状 4

237572.2用户需求分析 4

248972.3个性化推荐系统需求 5

603第三章个性化推荐算法概述 5

14413.1基于内容的推荐算法 5

128643.2协同过滤推荐算法 6

26873.3深度学习推荐算法 6

8991第四章基于内容的个性化推荐策略 7

5314.1内容特征提取 7

10024.1.1商品内容预处理 7

58234.1.2特征提取方法 7

306924.2用户兴趣建模 7

80534.2.1用户行为分析 7

163714.2.2用户属性分析 7

287644.2.3用户兴趣模型构建 8

253854.3推荐结果排序与优化 8

45064.3.1推荐结果排序方法 8

309584.3.2推荐结果优化策略 8

5483第五章协同过滤个性化推荐策略 8

23615.1用户相似度计算 8

204605.1.1余弦相似度 9

234705.1.2皮尔逊相关系数 9

16045.1.3调整余弦相似度 9

52845.2物品相似度计算 9

61595.2.1余弦相似度 9

141715.2.2皮尔逊相关系数 9

320625.2.3调整余弦相似度 10

79195.3推荐结果排序与优化 10

9615.3.1推荐结果排序 10

193985.3.2推荐结果优化 10

21433第六章深度学习个性化推荐策略 10

44916.1神经网络模型概述 10

138296.1.1神经网络的基本概念 10

209866.1.2神经网络模型的发展 10

144346.1.3神经网络模型在个性化推荐中的应用 11

48686.2序列模型应用 11

254726.2.1序列模型的基本概念 11

294606.2.2常用序列模型 11

68346.2.3序列模型在个性化推荐中的应用 11

216276.3集成学习与优化 12

148836.3.1集成学习的基本概念 12

85326.3.2常用集成学习方法 12

286006.3.3集成学习在个性化推荐中的应用 12

21334第七章个性化推荐系统评估与优化 12

276587.1评估指标体系 12

19077.2评估方法与实验设计 13

133377.3系统优化策略 13

25398第八章个性化推荐系统实践 14

249968.1系统架构设计 14

5678.1.1系统架构概述 14

203098.1.2关键组件设计 14

51618.2数据处理与特征工程 14

222938.2.1数据预处理 15

225988.2.2特征提取 15

154358.2.3特征工程 15

187228.3推荐算法实现与优化 15

268408.3.1推荐算法实现 15

92728.3.2推荐算法优化 15

6912第九章个性化推荐系统应用案例 16

47749.1电商网站个性化推荐案例 16

214179.2移动应用个性化推荐案例 16

94559.3社交媒体个性化推荐案例 17

3996第十章个性化推荐系统未来发展趋势 17

864710.1技术发展趋势 17

2755410.1.1深度学习算法的优化与应用 18

2666710.1.2强化学习在推荐系统中的应用 18

478910.1.3边缘计算与分布式推荐系统 18