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个性化推荐助力电商市场拓展与增长

TOC\o1-2\h\u4436第1章个性化推荐系统概述 4

17931.1个性化推荐的定义与分类 4

152771.1.1基于内容的推荐（ContentbasedFiltering） 4

154221.1.2协同过滤推荐（CollaborativeFiltering） 4

327031.1.3混合推荐（HybridRemendation） 4

171021.2个性化推荐在电商市场的重要性 4

310741.2.1提高用户体验 4

74401.2.2提高销售额和转化率 4

183591.2.3增强用户粘性 4

7351.2.4促进长尾效应 4

275211.3个性化推荐系统的构建与优化 5

166321.3.1数据收集与处理 5

146991.3.2特征工程 5

124721.3.3推荐算法选择与实现 5

18761.3.4算法评估与优化 5

293551.3.5系统部署与监控 5

13585第2章电商市场发展现状与趋势 5

109542.1电商市场的发展历程 5

297792.2电商市场的竞争格局 6

131352.3电商市场的发展趋势 6

4230第3章个性化推荐算法与技术 6

91003.1常见个性化推荐算法 6

161053.1.1基于内容的推荐算法 6

128483.1.2协同过滤推荐算法 7

523.1.3混合推荐算法 7

304143.2深度学习在个性化推荐中的应用 7

103633.2.1神经协同过滤 7

278283.2.2序列模型 7

18493.2.3注意力机制 7

269553.3个性化推荐系统中的冷启动问题 7

145033.3.1基于内容的推荐算法 7

27053.3.2利用社会化信息 8

129983.3.3基于模型的迁移学习 8

16613.3.4集成多样性策略 8

29641第4章用户画像构建与优化 8

190054.1用户画像的构建方法 8

94124.1.1数据收集 8

42774.1.2数据预处理 8

232364.1.3特征提取 8

45194.1.4用户分群 8

127344.1.5用户画像标签化 8

141864.2用户画像的更新与维护 9

61434.2.1数据更新 9

305004.2.2特征优化 9

56274.2.3用户画像动态调整 9

20014.3用户画像在个性化推荐中的应用 9

321734.3.1商品推荐 9

221884.3.2活动策划 9

15144.3.3内容推送 9

193754.3.4用户体验优化 9

14674第5章个性化推荐在电商营销中的应用 9

182465.1个性化推荐在商品推荐中的应用 9

76205.1.1基于用户行为的商品推荐 9

190525.1.2基于内容的商品推荐 10

247065.1.3协同过滤推荐 10

12175.2个性化推荐在活动推荐中的应用 10

298045.2.1限时抢购活动推荐 10

82965.2.2优惠券推荐 10

150845.3个性化推荐在广告投放中的应用 10

86135.3.1横幅广告推荐 10

219145.3.2信息流广告推荐 10

83385.3.3视频广告推荐 10

28056第6章个性化推荐与用户留存 11

54816.1用户留存的重要性 11

264246.2个性化推荐在提升用户留存中的作用 11

297506.3个性化推荐策略优化用户留存 11

27501第7章个性化推荐与用户体验 12

314627.1用户体验在电商市场的重要性 12

158847.1.1提高用户留存率 12

279267.1.2增强用户转化率 12

202147.1.3降低用户流失率 12

48767.1.4提升品牌口碑 12

96247.2个性化推荐在提升用户体验中的作用 12

158057.2.1提高用户购物效率 12

3587.2.2增强用户购物体验 12

245327.2.3促进用户消费决策 12

79987.2.4挖掘用户潜在需求 12

30887.3个性