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在线旅游平台智能推荐与个性化服务策略

TOC\o1-2\h\u6853第1章在线旅游平台概述 3

263441.1在线旅游市场发展现状 3

240051.2智能推荐与个性化服务的重要性 3

279171.3在线旅游平台个性化服务的发展趋势 3

4745第2章智能推荐系统原理 4

233722.1推荐系统基本概念 4

316932.2推荐系统的类型与算法 4

303602.3智能推荐系统的发展方向 4

19262第3章个性化服务策略框架 5

123933.1个性化服务策略设计原则 5

2613.2个性化服务策略架构 5

211303.3个性化服务策略实施流程 6

2272第4章用户行为分析与建模 6

180114.1用户行为数据收集与预处理 6

22774.1.1数据收集 6

151094.1.2数据预处理 6

141694.2用户行为特征提取 6

190634.2.1用户行为类型特征 7

307854.2.2用户兴趣特征 7

315254.2.3用户社交特征 7

185944.3用户行为模型构建 7

114864.3.1用户行为概率模型 7

277794.3.2用户行为矩阵分解模型 7

125984.3.3深度学习模型 7

15915第5章用户画像构建 8

52025.1用户画像基本概念 8

123445.2用户画像构建方法 8

2925.3用户画像更新与优化 8

24957第6章智能推荐算法选择与应用 9

174816.1基于内容的推荐算法 9

227346.1.1特征提取与表示 9

192506.1.2相似度计算 9

287026.1.3推荐列表 9

105606.2协同过滤推荐算法 9

290836.2.1用户协同过滤 9

150876.2.2项目协同过滤 9

160526.2.3冷启动问题处理 10

325946.3深度学习在智能推荐中的应用 10

225626.3.1神经协同过滤 10

169996.3.2序列模型 10

59986.3.3注意力机制 10

181856.3.4多任务学习 10

11666第7章个性化推荐策略实现 10

219107.1个性化推荐策略设计 10

224327.1.1用户画像构建 10

318607.1.2协同过滤算法 10

4007.1.3深度学习算法 11

312667.1.4多模态信息融合 11

42697.2个性化推荐系统实现 11

175307.2.1系统架构设计 11

67107.2.2数据处理与特征工程 11

325857.2.3模型训练与优化 11

123307.2.4系统部署与优化 11

11337.3个性化推荐效果评估 11

320927.3.1评估指标 11

292077.3.2离线评估 12

295047.3.3在线评估 12

61157.3.4持续优化与迭代 12

7958第8章多源数据融合与处理 12

86698.1多源数据概述 12

105788.1.1多源数据特点 12

63378.1.2多源数据来源 12

229098.1.3多源数据类型 13

186568.2数据融合方法与技术 13

25288.2.1数据预处理 13

280568.2.2数据融合方法 13

45318.2.3数据融合技术 13

115988.3数据处理与存储 14

86208.3.1数据处理 14

46618.3.2数据存储 14

11809第9章个性化服务策略优化 14

200869.1优化方法与策略 14

69399.1.1用户行为数据分析 14

200839.1.2协同过滤与内容推荐结合 14

168999.1.3深度学习在个性化推荐中的应用 14

292399.1.4强化学习在个性化服务中的应用 15

260779.2模型调优与参数调整 15

203089.2.1交叉验证方法选择 15

46479.2.2超参数优化策略 15

99139.2.3模型融合与集成学习 15

4649.3个性化服务策略迭代与升级 15

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