电商个性化推荐助力用户增长.doc

电商个性化推荐助力用户增长

TOC\o1-2\h\u31319第一章个性化推荐概述 3

135261.1个性化推荐的定义 3

192031.2个性化推荐的发展历程 3

24101.2.1初期阶段 3

55361.2.2发展阶段 3

317911.2.3现阶段 3

170511.3个性化推荐的优势 3

281641.3.1提高用户体验 3

268671.3.2提升用户满意度 4

217831.3.3增强用户粘性 4

154951.3.4促进销售转化 4

313761.3.5优化资源分配 4

152601.3.6降低营销成本 4

159861.3.7促进产品创新 4

32175第二章个性化推荐系统架构 4

234662.1推荐系统核心组件 4

219762.1.1用户画像 4

136632.1.2物品画像 4

197832.1.3推荐引擎 4

163882.1.4用户反馈 5

242252.2数据处理与预处理 5

275792.2.1数据采集 5

249032.2.2数据清洗 5

253522.2.3特征工程 5

194012.3推荐算法的选择与优化 5

184082.3.1基于内容的推荐算法 5

284432.3.2协同过滤推荐算法 5

109432.3.3深度学习推荐算法 5

62142.3.4混合推荐算法 6

4556第三章用户行为分析 6

134683.1用户行为数据收集 6

237943.2用户行为模式识别 6

135173.3用户行为与推荐效果的关系 7

28956第四章商品内容分析 7

33924.1商品属性分析 7

121754.2商品关联规则挖掘 7

262744.3商品推荐策略 8

8410第五章个性化推荐算法 8

265095.1协同过滤算法 8

144135.2内容推荐算法 9

22225.3混合推荐算法 9

31772第六章个性化推荐效果评估 9

119886.1评估指标体系 9

326596.1.1精确度 9

252986.1.2召回率 10

184486.1.3F1值 10

320276.1.4覆盖率 10

149996.1.5新颖度 10

29396.2实验设计与方法 10

243816.2.1数据集选择 10

105876.2.2实验分组 10

288676.2.3推荐算法选择 10

19106.2.4实验结果记录 11

87156.3结果分析与优化 11

15166.3.1精确度与召回率分析 11

41886.3.2F1值分析 11

71746.3.3覆盖率与新颖度分析 11

206146.3.4优化策略 11

25405第七章个性化推荐在电商场景的应用 11

139257.1个性化推荐在商品推荐中的应用 11

18447.2个性化推荐在促销活动中的应用 12

126397.3个性化推荐在用户留存中的应用 12

10952第八章个性化推荐系统的优化策略 12

117138.1冷启动问题解决策略 12

47118.1.1引言 12

108038.1.2基于用户注册信息的推荐策略 13

97978.1.3基于商品属性的推荐策略 13

270338.1.4基于用户社交网络的推荐策略 13

131088.2推荐结果的实时更新与调整 13

115368.2.1引言 13

182068.2.2基于用户行为数据的实时更新策略 13

325098.2.3基于时间因素的实时调整策略 13

118958.2.4基于商品属性的实时更新策略 13

79908.3个性化推荐与用户隐私保护 14

5488.3.1引言 14

250388.3.2数据脱敏与加密 14

290918.3.3用户隐私设置 14

74508.3.4隐私友好型推荐算法 14

4992第九章个性化推荐与用户增长 14

268439.1个性化推荐与用户活跃度 14

57189.1.1个性化推荐的定义与作用 14

163059.1.2个性化推荐与用户活跃度的关系 14

161089.1.3个性化推荐