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个性化推荐系统在电商行业的创新实践

TOC\o1-2\h\u16946第1章个性化推荐系统概述 4

30911.1推荐系统的定义与发展 4

262001.1.1定义 4

30691.1.2发展 4

105291.2个性化推荐系统的核心算法 4

258981.2.1基于内容的推荐 4

321601.2.2协同过滤推荐 4

311631.2.3深度学习推荐算法 4

295411.2.4强化学习推荐算法 4

166821.3电商行业个性化推荐的需求与挑战 5

229101.3.1需求 5

137641.3.2挑战 5

29341第2章个性化推荐算法 5

170902.1协同过滤算法 5

28722.1.1用户基于协同过滤算法 5

246652.1.2物品基于协同过滤算法 5

25262.1.3协同过滤算法在电商行业的创新实践 6

136372.2内容推荐算法 6

48952.2.1内容推荐算法原理 6

44952.2.2内容推荐算法在电商行业的创新实践 6

260342.3深度学习在推荐系统中的应用 6

298582.3.1深度学习推荐模型简介 6

309062.3.2深度学习推荐模型在电商行业的创新实践 6

8427第3章用户画像构建 7

300483.1用户画像的内涵与作用 7

45023.2用户画像构建方法 7

118083.3用户画像在个性化推荐中的应用 7

2862第4章数据处理与特征工程 8

24144.1数据预处理技术 8

15684.1.1数据清洗 8

170624.1.2数据标准化与归一化 8

272504.1.3数据采样 8

152054.2特征工程概述 8

36384.2.1特征提取 9

104264.2.2特征构造 9

134304.2.3特征选择 9

7244.3电商数据特征提取与选择 9

309024.3.1用户特征提取 9

48794.3.2商品特征提取 9

131114.3.3上下文特征提取 9

70634.3.4特征选择 9

1183第5章推荐系统冷启动问题 10

115155.1冷启动问题及其影响 10

275845.1.1用户冷启动 10

85375.1.2物品冷启动 10

78095.2冷启动解决方案 10

128295.2.1基于内容的推荐 10

264345.2.2利用社会化信息 10

11125.2.3基于模型的协同过滤 10

46585.2.4集成学习方法 10

105625.3电商行业冷启动实践案例 11

47115.3.1淘宝网 11

152085.3.2京东 11

12195.3.3唯品会 11

180575.3.4小红书 11

9956第6章多维度推荐策略 11

223316.1多维度推荐算法概述 11

191226.2时间序列推荐算法 11

145346.3位置感知推荐算法 11

213266.4跨领域推荐算法 12

23263第7章深度学习在推荐系统中的应用 12

282577.1深度学习推荐模型简介 12

261497.1.1基本原理 12

54227.1.2主要类型 12

321367.1.3优势 13

314317.2神经协同过滤模型 13

235687.2.1基本原理 13

310637.2.2NCF模型结构 13

147367.2.3电商行业应用 13

241667.3序列模型在推荐系统中的应用 14

302907.3.1基本原理 14

139437.3.2序列模型结构 14

196447.3.3电商行业应用 14

31357第8章个性化推荐系统的评估与优化 14

3808.1推荐系统评估指标 14

219978.1.1准确率（Accuracy） 14

35218.1.2覆盖率（Coverage） 15

129268.1.3新颖性（Novelty） 15

236878.1.4信任度（Trustworthiness） 15

242828.1.5用户满意度（UserSatisfaction） 15

151118.2模型调优策