用户画像分析下的个性化推荐系统实践.docVIP

用户画像分析下的个性化推荐系统实践

TOC\o1-2\h\u25321第1章引言 3

309561.1背景与意义 3

243791.2研究目标与内容 4

7608第2章用户画像概述 4

37682.1用户画像的定义与作用 4

297632.2用户画像构建方法 5

82382.3用户画像更新与维护 5

13367第3章个性化推荐系统基础 6

267353.1推荐系统的概念与分类 6

50593.1.1推荐系统的定义 6

120363.1.2推荐系统的分类 6

261043.2个性化推荐系统的核心算法 6

178273.2.1协同过滤算法 6

319953.2.2基于内容的推荐算法 6

266513.2.3深度学习算法 6

303813.2.4混合推荐算法 6

43083.3用户画像在个性化推荐系统中的应用 6

40303.3.1用户画像的定义与构建 7

36013.3.2用户画像在推荐系统中的作用 7

144153.3.3用户画像在推荐算法中的应用 7

18079第4章基于用户画像的协同过滤推荐 7

160024.1协同过滤推荐原理 7

206264.1.1协同过滤概述 7

180904.1.2协同过滤的基本方法 7

213024.1.3协同过滤的优势与挑战 8

179264.2用户相似度计算 8

136784.2.1相似度度量方法 8

71964.2.2用户行为数据的预处理 8

256144.2.3用户相似度矩阵构建 8

21044.3基于用户画像的协同过滤算法优化 8

61274.3.1用户画像构建 8

254984.3.2用户画像在协同过滤中的应用 8

4714.3.3算法优化策略 8

36694.3.4实践中的挑战与解决方案 8

12905第5章基于用户画像的内容推荐 9

112515.1内容推荐原理 9

17135.1.1用户兴趣模型 9

302905.1.2内容表示 9

261305.1.3相似度计算 9

246655.1.4推荐算法 9

175655.2用户画像与内容关联 9

203475.2.1用户画像构建 9

135885.2.2用户画像更新 10

107815.2.3用户画像与内容关联 10

287215.3基于用户画像的内容推荐算法 10

108425.3.1基于内容的推荐算法 10

89295.3.2协同过滤推荐算法 10

81225.3.3混合推荐算法 10

9105第6章深度学习在个性化推荐中的应用 11

245386.1深度学习概述 11

283596.2基于深度学习的推荐模型 11

258776.2.1神经协同过滤 11

34826.2.2序列推荐模型 11

214206.2.3多模态推荐模型 11

237486.3用户画像与深度学习结合的推荐算法 11

84516.3.1用户画像的构建 11

85446.3.2基于用户画像的深度学习推荐算法 12

13802第7章个性化推荐系统评估与优化 12

1557.1推荐系统评估指标 12

276607.1.1准确性指标 12

230037.1.2用户满意度指标 12

20427.1.3多样性指标 12

161677.2评估方法与实验设计 13

72797.2.1离线评估方法 13

260777.2.2在线评估方法 13

268067.2.3实验设计 13

312167.3基于用户画像的推荐系统优化策略 13

49657.3.1用户画像构建 13

205517.3.2用户兴趣建模 13

275937.3.3推荐策略优化 13

63967.3.4反馈机制与动态调整 14

28586第8章冷启动问题与解决方案 14

308458.1冷启动问题概述 14

928.2基于用户画像的冷启动解决方案 14

263448.2.1用户画像构建 14

187468.2.2用户相似度计算 14

284398.2.3基于内容的推荐 14

109958.3新用户与新产品冷启动策略 14

294958.3.1新用户冷启动策略 14

231288.3.