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基于大数据的电商行业个性化推荐系统优化策略

TOC\o1-2\h\u27930第一章个性化推荐系统概述 2

99391.1个性化推荐系统的发展背景 2

118631.2个性化推荐系统的主要类型 3

274431.3个性化推荐系统的关键评价指标 3

9752第二章大数据技术在电商个性化推荐中的应用 4

76602.1大数据技术概述 4

15662.1.1大数据的定义与特征 4

171322.1.2大数据技术的关键技术 4

161312.2大数据技术在个性化推荐中的优势 4

151452.2.1数据来源丰富 4

75882.2.2数据处理能力强 4

145602.2.3模型优化与迭代 4

22572.3大数据技术在个性化推荐中的应用案例分析 4

140832.3.1淘宝个性化推荐 4

24492.3.2京东个性化推荐 5

53552.3.3苏宁易购个性化推荐 5

23168第三章用户行为数据挖掘与分析 5

165833.1用户行为数据的采集与处理 5

243313.1.1用户行为数据概述 6

282613.1.2用户行为数据采集 6

106453.1.3用户行为数据处理 6

13413.2用户行为数据的挖掘方法 6

122393.2.1关联规则挖掘 6

20283.2.2聚类分析 6

17363.2.3时序分析 6

21843.2.4文本挖掘 7

32003.3用户行为数据的分析与可视化 7

62443.3.1用户行为数据分析 7

212463.3.2用户行为数据可视化 7

22349第四章基于内容的推荐算法优化 7

3184.1内容推荐算法的基本原理 7

95334.2基于内容的推荐算法的改进策略 8

165034.3基于内容的推荐算法的实验验证 8

21271第五章协同过滤推荐算法优化 8

165075.1协同过滤推荐算法的基本原理 8

209805.2基于模型的协同过滤推荐算法 9

297695.3基于用户分组的协同过滤推荐算法 9

7674第六章深度学习在个性化推荐中的应用 10

286826.1深度学习技术概述 10

186536.1.1深度学习的发展历程 10

235656.1.2深度学习的基本原理 10

269996.2基于深度学习的推荐算法 10

195776.2.1神经协同过滤算法 10

84796.2.2卷积神经网络推荐算法 11

30326.2.3循环神经网络推荐算法 11

114246.3深度学习推荐算法的功能评估 11

57936.3.1准确率 11

261126.3.2召回率 11

144456.3.3F1值 11

14046.3.4考虑多样性和新颖性的评估指标 11

32635第七章个性化推荐系统的实时性优化 11

90597.1实时性在个性化推荐系统中的重要性 12

86247.2实时推荐算法的设计与实现 12

188617.3实时推荐系统的功能评估与优化 13

1590第八章个性化推荐系统的可扩展性优化 13

70548.1可扩展性在个性化推荐系统中的重要性 13

3508.2分布式推荐系统的设计与实现 13

26408.3分布式推荐系统的功能评估与优化 14

31878第九章个性化推荐系统的冷启动问题 14

26099.1冷启动问题概述 14

209889.2冷启动问题的解决方案 15

38779.2.1基于内容的推荐 15

95349.2.2利用社会化信息 15

63089.2.3融合多种推荐策略 15

5259.2.4预训练模型 15

33129.3冷启动问题的实验验证 16

8481第十章个性化推荐系统的综合优化策略 16

2648110.1个性化推荐系统优化策略的综述 16

2650410.2优化策略的融合与应用 16

694310.3个性化推荐系统的未来发展趋势 17

第一章个性化推荐系统概述

1.1个性化推荐系统的发展背景

互联网技术的飞速发展，电子商务逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在电子商务平台上，商品种类繁多，消费者面临着信息过载的问题。为了帮助消费者快速找到所需商品，提高购物体验，个性化推荐系统应运而生。个