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智能推荐算法研究与实践方案

TOC\o1-2\h\u23258第一章绪论 3

181461.1研究背景与意义 3

96341.2国内外研究现状 3

176091.2.1国外研究现状 3

23831.2.2国内研究现状 3

64621.3研究内容与目标 4

18076第二章智能推荐算法基础理论 4

15212.1推荐系统概述 4

53332.2推荐算法分类 4

225112.2.1基于内容的推荐算法 4

317402.2.2协同过滤推荐算法 4

209212.2.3混合推荐算法 5

115302.2.4深度学习推荐算法 5

243042.3常用评估指标 5

126412.3.1准确率（Accuracy） 5

98722.3.2覆盖率（Coverage） 5

211642.3.3新颖性（Novelty） 5

306702.3.4满意度（Satisfaction） 6

262912.3.5实时性（Realtime） 6

12052第三章协同过滤算法 6

181663.1用户基于模型的协同过滤 6

234723.1.1特征提取 6

148653.1.2用户模型构建 6

297463.1.3推荐算法实现 6

13253.2物品基于模型的协同过滤 6

57803.2.1特征提取 6

199793.2.2物品模型构建 6

313753.2.3推荐算法实现 6

313503.3模型融合与优化 7

122513.3.1模型融合 7

245943.3.2优化策略 7

20263第四章基于内容的推荐算法 7

286504.1内容表示与特征提取 7

153684.2内容相似度计算 8

90044.3推荐算法实现与应用 8

18229第五章深度学习在推荐系统中的应用 9

232765.1神经协同过滤 9

153015.2序列模型 10

130375.3多任务学习 10

30546第六章混合推荐算法 10

19786.1混合推荐策略 10

276876.1.1策略概述 11

129626.1.2策略选择与实现 11

96966.2模型融合与优化 11

210596.2.1模型融合方法 11

276986.2.2模型优化策略 11

278556.3案例分析 12

155296.3.1数据描述 12

248896.3.2模型选择与实现 12

234566.3.3功能评估 12

1756第七章个性化推荐系统 13

321967.1用户画像构建 13

59907.2用户兴趣模型 13

222387.3个性化推荐算法 13

7435第八章推荐系统的实时性与可扩展性 14

326978.1实时推荐算法 14

120998.1.1引言 14

297848.1.2基本概念 14

232138.1.3关键技术 14

135408.1.4应用场景 15

135118.2分布式推荐系统 15

99748.2.1引言 15

252388.2.2设计理念 15

5438.2.3架构 15

208618.2.4关键技术 15

107268.3模型压缩与加速 15

71188.3.1引言 16

103958.3.2基本原理 16

78978.3.3方法 16

229418.3.4应用 16

13961第九章推荐系统的冷启动问题 16

18079.1冷启动现象分析 16

293889.2解决策略与方法 17

77049.3实验与分析 17

32089第十章推荐系统的评估与优化 18

3022910.1评估指标与方法 18

2319010.1.1评估指标 18

1904810.1.2评估方法 18

1808310.2实验设计与分析 19

1736010.2.1实验设计 19

1430010.2.2实验分析 19

548510.3优化策略与实现 19

673610.3.1优化策略 19

481910.3.2实现方法 19

第一章绪论

1.1研究背景与意义

互联网技术的快速发展，信息量呈现出爆炸式增长，用户在获取信息时面