基于AI的电商个性化推荐技术应用推广方案.doc

基于的电商个性化推荐技术应用推广方案

TOC\o1-2\h\u18750第1章引言 3

243561.1背景与意义 3

152641.2目标与范围 3

29031.3结构安排 3

28062第1章引言，介绍研究背景与意义、目标与范围以及全文结构安排； 4

4017第2章电商个性化推荐技术现状与发展趋势，分析现有推荐技术的优缺点，探讨未来发展趋势； 4

22323第3章基于的推荐算法研究，详细介绍深度学习、强化学习等推荐算法； 4

7726第4章个性化推荐系统在电商领域的应用，分析电商行业特点，探讨推荐系统在不同场景下的应用； 4

15528第5章基于的电商个性化推荐技术应用推广方案，提出一套适应电商行业特点的推荐策略，并进行实证分析。 4

25389第2章个性化推荐技术概述 4

54252.1推荐系统基本概念 4

194812.2个性化推荐技术发展历程 4

182912.3个性化推荐技术分类 4

8291第3章在电商个性化推荐中的应用 5

294523.1人工智能技术简介 5

264543.2常见推荐算法 5

306193.2.1基于内容的推荐算法 5

106373.2.2协同过滤推荐算法 6

114903.2.3深度学习推荐算法 6

212663.2.4强化学习推荐算法 6

73993.3电商领域推荐应用案例 6

254503.3.1淘宝“猜你喜欢” 6

226013.3.2京东“智能推荐” 6

171863.3.3唯品会“购物” 6

32297第4章数据准备与处理 7

47534.1数据收集 7

72444.1.1用户数据收集 7

92034.1.2商品数据收集 7

290304.1.3交互数据收集 7

89654.1.4社交数据收集 7

109294.2数据预处理 7

160684.2.1数据清洗 7

161834.2.2数据整合 7

35934.2.3数据规范化 7

241904.2.4数据抽样 7

281784.3特征工程 8

218714.3.1用户特征提取 8

210464.3.2商品特征提取 8

91474.3.3交互特征提取 8

302924.3.4高阶特征构造 8

33264.3.5特征选择与降维 8

12746第5章个性化推荐算法选择与实现 8

31925.1基于内容的推荐算法 8

222495.1.1特征提取 8

18145.1.2用户画像构建 9

110755.1.3推荐算法实现 9

140985.2协同过滤推荐算法 9

100635.2.1用户协同过滤 9

259965.2.2商品协同过滤 9

246215.2.3推荐算法实现 9

270595.3深度学习推荐算法 9

216535.3.1神经协同过滤 9

252165.3.2序列模型 9

241205.3.3多任务学习 10

18165.3.4推荐算法实现 10

21267第6章用户画像构建 10

28806.1用户画像概述 10

323976.2用户画像标签体系 10

165356.3用户画像构建方法 10

6232第7章推荐系统评估与优化 11

88107.1推荐系统评估指标 11

203227.1.1准确率（Accuracy） 11

105927.1.2用户满意度（UserSatisfaction） 11

290287.1.3覆盖率（Coverage） 11

279857.1.4新颖性（Novelty） 11

153087.1.5多样性（Diversity） 11

38437.2冷启动问题解决方案 11

23287.2.1基于内容的推荐 12

288347.2.2利用社会化信息 12

260697.2.3基于模型的协同过滤 12

151547.2.4集成用户和商品的多种信息 12

130347.3推荐系统优化策略 12

246487.3.1用户行为数据的预处理 12

263197.3.2特征工程 12

7127.3.3模型融合 12

199337.3.4实时更新推荐结果 12

180607.3.5用户反馈机制 12

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