用户行为分析与个性化推荐技术.doc
用户行为分析与个性化推荐技术
TOC\o1-2\h\u15593第一章用户行为数据采集 3
183121.1用户行为数据类型 3
151851.1.1用户基本属性数据 3
62601.1.2用户操作数据 3
156821.1.3用户交互数据 3
105331.1.4用户行为序列数据 3
270811.2数据采集方法与策略 3
85451.2.1服务器端数据采集 3
150391.2.2客户端数据采集 4
266601.2.3数据清洗与预处理 4
14481.2.4数据存储与管理 4
177781.2.5数据安全与隐私保护 4
24773第二章用户行为数据预处理 4
214172.1数据清洗 4
280512.1.1概述 4
175442.1.2噪声数据识别 4
72312.1.3数据清洗策略 5
243882.2数据整合 5
225022.2.1概述 5
21412.2.2数据整合方法 5
188332.2.3数据整合注意事项 5
269052.3数据归一化 5
41712.3.1概述 5
153022.3.2数据归一化方法 5
324612.3.3数据归一化注意事项 6
11070第三章用户行为数据分析 6
131963.1用户行为模式识别 6
264223.1.1行为模式定义 6
179623.1.2行为模式识别方法 6
236523.1.3行为模式识别应用 6
239733.2用户行为趋势分析 7
139563.2.1行为趋势定义 7
237303.2.2行为趋势分析方法 7
173383.2.3行为趋势分析应用 7
322863.3用户行为预测 7
194383.3.1行为预测定义 7
187463.3.2行为预测方法 7
174223.3.3行为预测应用 7
18071第四章用户画像构建 8
175014.1用户基本属性分析 8
244714.2用户兴趣模型构建 8
87574.3用户价值评估 8
26533第五章协同过滤推荐算法 9
207155.1用户基协同过滤 9
10395.1.1相似度计算方法 9
27345.1.2推荐策略 9
40605.2物品基协同过滤 9
24665.2.1相似度计算方法 10
171665.2.2推荐策略 10
67865.3混合协同过滤 10
24877第六章内容推荐算法 10
239426.1基于内容的推荐算法 10
43786.1.1算法原理 10
285266.1.2特征提取方法 11
205956.1.3算法优化策略 11
173666.2矩阵分解与深度学习 11
181856.2.1矩阵分解 11
8366.2.2深度学习 11
90326.3多模态内容推荐 12
47526.3.1数据预处理 12
118906.3.2特征提取与表示 12
221596.3.3推荐算法 12
29第七章深度学习推荐算法 12
77317.1神经协同过滤 12
128977.1.1概述 12
118947.1.2神经协同过滤模型 12
175467.1.3模型训练与优化 13
17367.2序列模型 13
21277.2.1概述 13
271077.2.2序列模型类型 13
56027.2.3模型训练与优化 13
220517.3注意力机制 14
259377.3.1概述 14
127727.3.2注意力机制在推荐系统中的应用 14
245877.3.3模型训练与优化 14
21351第八章上下文感知推荐系统 14
50078.1上下文信息处理 14
23858.2上下文感知推荐算法 15
139648.3上下文感知推荐系统评估 15
12232第九章个性化推荐系统评估与优化 16
317369.1推荐系统评价指标 16
326879.1.1准确性指标 16
194329.1.2覆盖率指标 16
288219.1.4其他指标 16
307729.2评估方法与实验设计 16
29009.2.1评估方法 16