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电子商务行业个性化推荐系统改进方案

TOC\o1-2\h\u15193第1章引言 3

5681.1研究背景与意义 3

309331.2现有推荐系统概述 3

103651.3研究目标与内容 3

16254第2章个性化推荐技术概述 4

100492.1推荐系统的基本概念 4

198552.2个性化推荐方法分类 4

220312.3推荐系统评估指标 4

19906第3章电子商务行业特点与需求分析 5

268193.1电子商务行业背景分析 5

123843.2电子商务推荐系统的需求 6

294043.3电子商务推荐系统的挑战与机遇 6

30177第4章个性化推荐算法改进策略 6

25874.1基于内容的推荐算法优化 6

162534.1.1特征提取优化 7

110874.1.2用户偏好建模优化 7

239074.2协同过滤推荐算法改进 7

230994.2.1数据稀疏性处理 7

39434.2.2冷启动问题处理 7

322504.2.3可扩展性优化 7

52254.3深度学习技术在推荐系统中的应用 7

177514.3.1神经协同过滤模型 8

178674.3.2序列推荐模型 8

314614.3.3多模态推荐模型 8

10150第5章用户画像构建与优化 8

120015.1用户画像概述 8

234625.2用户画像构建方法 8

33665.2.1用户信息收集 8

50365.2.2用户特征提取 9

101685.2.3用户画像表示 9

191165.3用户画像优化策略 9

6905.3.1用户行为动态更新 9

321055.3.2用户画像融合 9

216615.3.3用户画像校准 10

107315.3.4用户隐私保护 10

18035第6章冷启动问题解决方案 10

214896.1冷启动问题概述 10

63746.2基于内容的推荐算法在冷启动问题中的应用 10

321726.2.1利用项目特征进行推荐 10

1556.2.2处理新品信息 10

229026.3用户群体划分与冷启动问题缓解 11

160266.3.1用户群体划分方法 11

44076.3.2用户群体划分在冷启动问题中的应用 11

436第7章多源数据融合与推荐系统 11

276287.1多源数据概述 11

235907.1.1多源数据类型 11

64077.1.2多源数据特点 11

110507.2多源数据融合方法 12

15637.2.1数据预处理 12

159137.2.2特征提取 12

11657.2.3融合策略 12

189837.3融合多源数据的推荐算法改进 12

168277.3.1算法框架 12

25077.3.2算法改进 13

19812第8章个性化推荐系统的实时性优化 13

303778.1实时推荐系统概述 13

21418.2实时推荐算法设计 13

116858.2.1基于用户行为的实时更新机制 13

260678.2.2基于深度学习的实时推荐算法 14

244928.3实时推荐系统的挑战与解决方案 14

316538.3.1数据实时处理挑战 14

310108.3.2算法实时更新挑战 14

6748.3.3系统稳定性挑战 14

15784第9章个性化推荐系统的多样性与可解释性 14

116999.1多样性推荐概述 14

171959.1.1多样性的重要性 15

141249.1.2现有多样性推荐研究现状 15

200609.1.3多样性推荐面临的挑战 15

158429.2多样性推荐算法设计 15

256039.2.1基于用户聚类的多样性推荐算法 15

60709.2.2基于物品聚类的多样性推荐算法 15

158189.2.3基于多任务学习的多样性推荐算法 15

117019.3可解释性推荐系统 16

16479.3.1可解释性推荐系统的定义 16

220159.3.2可解释性推荐方法 16

83239.3.3可解释性推荐面临的挑战 16

5269.3.4可解释性推荐的应用实践 16

5147第10章电子商务推荐系统应用实践与