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个性化商品搜索算法优化.doc

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个性化商品搜索算法优化

TOC\o1-2\h\u31498第1章引言 3

129751.1个性化商品搜索背景 3

32181.2算法优化的重要性 3

88621.3研究目标与章节安排 4

17100第2章:介绍个性化商品搜索相关概念、技术发展现状以及存在的问题; 4

4861第3章:分析现有个性化商品搜索算法的不足,提出优化方向; 4

18734第4章:详细介绍所设计的个性化商品搜索算法,包括算法原理、模型构建和参数设置; 4

18304第5章:实验设计与结果分析,验证所提出算法的有效性; 4

27208第6章:总结全文,并对未来研究方向进行展望。 4

26465第2章商品搜索算法概述 4

173342.1传统商品搜索算法 4

266342.1.1基于文本匹配的搜索算法 4

293192.1.2基于商品属性的排序算法 4

169802.2个性化商品搜索算法 5

174272.2.1协同过滤算法 5

283042.2.2内容推荐算法 5

57232.2.3深度学习算法 5

178992.3算法功能评价指标 5

113492.3.1准确率(Precision) 5

71572.3.2召回率(Recall) 5

76552.3.3F1值 5

146702.3.4覆盖率(Coverage) 6

21312.3.5新颖度(Novelty) 6

268202.3.6用户满意度 6

2913第3章用户行为数据收集与预处理 6

47163.1用户行为数据概述 6

165303.2数据收集方法 6

318683.2.1网页埋点 6

13033.2.2服务器日志 6

184133.2.3用户调查与反馈 7

298013.2.4第三方数据源 7

120763.3数据预处理技术 7

83683.3.1数据清洗 7

326163.3.2数据转换 7

162263.3.3特征工程 7

18752第4章用户画像构建 7

296214.1用户画像概念与作用 7

276074.2用户画像构建方法 8

281304.3用户画像更新策略 8

30107第5章商品特征提取与表示 9

34085.1商品特征概述 9

287445.2文本特征提取 9

258695.3图像特征提取 9

66305.4多模态特征融合 9

15699第6章个性化推荐算法 10

232536.1协同过滤算法 10

168686.1.1用户协同过滤 10

23436.1.2物品协同过滤 10

195796.2内容推荐算法 10

194136.2.1基于内容的推荐 10

296166.2.2混合推荐算法 10

175576.3深度学习推荐算法 10

25516.3.1神经协同过滤 10

75086.3.2序列推荐模型 11

219246.3.3注意力机制与推荐系统 11

160436.3.4多任务学习与推荐系统 11

21028第7章搜索结果排序策略 11

242577.1排序策略概述 11

30067.2基于用户行为的排序 11

216277.2.1用户行为数据收集 11

293397.2.2用户兴趣建模 11

145677.2.3排序算法设计 11

99667.3基于商品属性的排序 12

289977.3.1商品属性分析 12

39497.3.2排序算法设计 12

199997.4排序策略优化 12

216267.4.1用户行为数据增强 12

41687.4.2多模型融合 12

280777.4.3实时更新排序策略 12

273317.4.4个性化推荐 12

73297.4.5排序算法迭代优化 12

4312第8章用户反馈与算法迭代 12

182238.1用户反馈类型与收集 13

66298.1.1显性反馈 13

298238.1.2隐性反馈 13

42738.1.3用户反馈收集方法 13

29608.2反馈数据预处理 13

292498.2.1数据清洗 14

100328.2.2用户行为分析 14

165238.2.3反馈数据融合 14

129188.3算法迭

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