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精准电商推荐系统优化方案

TOC\o1-2\h\u2015第1章引言 3

18251.1研究背景与意义 4

148291.2精准电商推荐系统的发展现状 4

184401.3研究目标与内容安排 4

16809第2章电商推荐系统概述 5

252452.1推荐系统的基本概念 5

105362.2电商推荐系统的分类 5

83182.3电商推荐系统的核心问题 5

17413第3章数据预处理 6

157533.1数据清洗与去重 6

252573.1.1删除空值：对于数据集中的空值，采用删除或填充的方式处理。对于关键特征空值，考虑删除含有该特征空值的记录；对于非关键特征空值，采用均值、中位数或众数进行填充。 6

175263.1.2删除异常值：采用箱线图、3σ原则等方法检测数据集中的异常值，并对其进行删除或调整。 6

227763.1.3去重处理：针对数据集中的重复数据，通过唯一标识符进行去重，保证每条记录的唯一性。 6

95703.2数据集成与转换 6

151683.2.1数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合，形成统一的数据集。在此过程中，需处理不同数据源之间的数据格式、字段名称等差异。 6

321333.2.2数据转换：针对数据集中的非结构化数据，如文本、日期等，进行结构化处理。例如，将日期转换为年、月、日等格式；将文本数据进行分词、词性标注等操作。 6

29563.3数据规范化与离散化 7

4153.3.1数据规范化：采用最小最大规范化、Z分数规范化等方法，将数据缩放到一个特定范围，如[0,1]或[1,1]。 7

89263.3.2数据离散化：针对连续型特征，采用等宽、等频或基于决策树等方法进行离散化，将连续型特征转换为分类特征。 7

186693.4特征工程 7

155693.4.1特征提取：根据业务需求，从原始数据中提取具有预测能力的特征。包括用户特征、商品特征、上下文特征等。 7

257593.4.2特征选择：采用相关性分析、卡方检验、互信息等方法，对特征进行筛选，去除冗余特征，保留关键特征。 7

4363.4.3特征组合：通过组合不同的特征，挖掘潜在的信息，提高模型的预测能力。常见的特征组合方法有交叉特征、多项式特征等。 7

205213.4.4特征编码：将非数值型的特征转换为数值型特征，以便于模型训练。常见的特征编码方法有独热编码、标签编码等。 7

2594第4章用户画像构建 7

268484.1用户行为分析 7

288254.2用户特征提取 7

204214.3用户画像表示 8

267934.4用户画像更新与维护 8

28273第5章商品特征提取 8

206525.1商品属性分析 8

246915.2商品内容特征提取 8

66945.3商品关系特征提取 9

196265.4商品特征表示 9

1595第6章推荐算法选择与优化 9

221086.1常见推荐算法概述 9

242996.2协同过滤算法优化 10

194826.3深度学习算法在推荐系统中的应用 10

232686.4混合推荐算法设计 10

10932第7章冷启动问题解决方案 11

23477.1冷启动问题概述 11

319377.2基于用户行为的冷启动解决方案 11

191947.2.1用户行为数据预处理 11

91057.2.2用户行为特征提取 11

218777.2.3基于相似度的推荐算法 11

154877.3基于内容的冷启动解决方案 11

169397.3.1商品信息预处理 11

117737.3.2商品特征提取 11

113887.3.3基于内容的推荐算法 11

4617.4基于社交网络的冷启动解决方案 11

29117.4.1社交网络数据获取 12

77537.4.2社交网络数据预处理 12

128257.4.3社交网络特征提取 12

160437.4.4基于社交网络的推荐算法 12

30690第8章评价指标与实验设计 12

191098.1推荐系统评价指标 12

178118.1.1准确率（Precision） 12

286338.1.2召回率（Recall） 12

4548.1.3F1分数（F1Score） 12

132948.1.4平均精度（MAP） 12

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