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电子商务个性化推荐精准化运营策略

TOC\o1-2\h\u26640第一章电子商务个性化推荐概述 3

112361.1个性化推荐的定义与意义 3

40311.1.1定义 3

158351.1.2意义 3

121431.2个性化推荐的发展历程 3

31161.2.1内容推荐阶段 3

127921.2.2协同过滤推荐阶段 3

233541.2.3深度学习推荐阶段 4

254641.3个性化推荐的关键技术 4

7391.3.1数据采集与处理 4

285751.3.2用户画像构建 4

118111.3.3推荐算法 4

295361.3.4评价指标与优化策略 4

13433第二章用户画像构建 4

177152.1用户特征信息收集 4

173222.2用户行为数据挖掘 5

287392.3用户画像建模与优化 5

1197第三章内容推荐算法 6

5793.1协同过滤算法 6

319223.1.1用户基于协同过滤 6

22433.1.2物品基于协同过滤 6

132213.2基于内容的推荐算法 6

169453.3混合推荐算法 7

266103.3.1加权混合 7

207983.3.2特征融合 7

251423.3.3转换模型 7

272413.3.4多任务学习 7

31602第四章用户行为分析 7

313934.1用户行为数据采集 7

63104.2用户行为模式识别 8

52634.3用户行为预测 8

25818第五章商品推荐策略 9

56555.1商品推荐规则制定 9

44695.2商品推荐策略优化 9

209415.3商品推荐效果评估 9

6748第六章智能推荐系统设计 10

2866.1推荐系统架构设计 10

133076.1.1数据层 10

114386.1.2特征工程层 10

313976.1.3推荐算法层 11

257886.1.4推荐结果展示层 11

301966.2推荐系统算法选择 11

126806.2.1协同过滤算法 11

225336.2.2内容推荐算法 11

92356.2.3混合推荐算法 11

245236.3推荐系统功能优化 11

291036.3.1数据处理优化 11

160806.3.2算法优化 12

64546.3.3系统架构优化 12

9752第七章数据挖掘与分析 12

181527.1数据预处理 12

314927.1.1数据清洗 12

51797.1.2数据集成 12

318477.1.3数据转换 12

274247.1.4数据归一化 13

84917.2数据挖掘方法 13

206257.2.1关联规则挖掘 13

13397.2.2聚类分析 13

144307.2.3分类分析 13

78117.2.4时序分析 13

216527.3数据分析应用 14

8507.3.1用户行为分析 14

94637.3.2商品推荐 14

52137.3.3用户画像 14

285117.3.4智能营销 14

123317.3.5风险预警 14

20481第八章个性化推荐效果评估 14

7078.1评估指标体系构建 14

186578.2评估方法与工具 14

234948.3评估结果分析与优化 15

12809第九章个性化推荐与精准营销 15

16299.1个性化推荐在营销中的应用 15

143889.1.1个性化推荐的背景及意义 15

147639.1.2个性化推荐的技术手段 16

179299.1.3个性化推荐的营销策略 16

116709.2精准营销策略制定 16

215459.2.1精准营销的内涵 16

325579.2.2精准营销策略制定方法 16

160209.2.3精准营销策略实施 16

104909.3营销效果评估与优化 17

292249.3.1营销效果评估指标 17

140649.3.2营销效果评估方法 17

69969.3.3营销效果优化策略 17

23266第十章个性化推荐的未来发展趋势 17

184710.1技术创新与发展趋势