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数据驱动的个性化推荐在电商行业实践

TOC\o1-2\h\u13878第1章引言 3

209491.1电商行业背景分析 3

138331.2数据驱动的个性化推荐概述 4

99611.3推荐系统在电商行业的重要性 4

29633第2章个性化推荐技术基础 4

17922.1推荐系统架构 4

59832.1.1数据预处理模块 4

86102.1.2推荐算法模块 5

173212.1.3用户交互模块 5

5952.1.4推荐结果展示模块 5

252202.2推荐算法分类 5

36012.2.1协同过滤推荐算法 5

12782.2.2基于内容的推荐算法 5

229552.2.3混合推荐算法 5

319262.3用户画像与商品画像构建 5

20622.3.1用户画像构建 5

167802.3.2商品画像构建 6

6070第3章协同过滤推荐算法 6

35113.1用户基于协同过滤 6

2293.1.1算法原理 6

111943.1.2用户相似度计算 6

210693.1.3近邻用户选择 6

32783.1.4推荐结果 6

103193.2商品基于协同过滤 7

132343.2.1算法原理 7

314923.2.2商品相似度计算 7

79503.2.3推荐结果 7

249933.3模型优化与改进 7

306583.3.1冷启动问题 7

76793.3.2稀疏性处理 7

109703.3.3推荐结果多样性 7

64683.3.4实时性与动态性 8

5122第4章内容推荐算法 8

7754.1基于内容的推荐算法原理 8

175774.1.1特征表示 8

36854.1.2用户偏好建模 8

54324.1.3相似度计算 8

258204.2文本挖掘与特征提取 8

227914.2.1分词与词性标注 8

258374.2.2特征提取 9

48564.2.3特征权重计算 9

130054.3实践案例分析 9

143014.3.1数据准备 9

50444.3.2特征提取与权重计算 9

135844.3.3相似度计算与推荐 9

42314.3.4算法优化 9

25841第5章混合推荐算法 9

7535.1混合推荐算法概述 9

102755.2不同推荐算法的融合策略 10

20915.2.1加权融合 10

209125.2.2切换融合 10

284065.2.3特征级融合 10

178115.2.4模型级融合 10

88675.3实践案例分析 10

256445.3.1案例一：某综合电商平台 10

253705.3.2案例二：某垂直电商APP 10

293485.3.3案例三：某跨境电商平台 11

23093第6章深度学习在推荐系统中的应用 11

285136.1深度学习技术概述 11

248226.2常用深度学习推荐模型 11

314556.2.1神经协同过滤（NeuralCollaborativeFiltering,NCF） 11

70006.2.2序列推荐模型 11

1886.2.3多模态推荐模型 11

20046.3实践案例分析 11

270616.3.1基于神经协同过滤的电商推荐系统 12

183756.3.2基于序列推荐的电商行为预测 12

99506.3.3基于多模态推荐的电商商品推荐 12

20580第7章冷启动问题及解决方案 12

100857.1冷启动问题概述 12

286297.2基于用户行为的冷启动解决方案 12

55337.2.1用户群体分析 12

124657.2.2利用社会化信息 12

238407.2.3基于用户查询的推荐 13

138247.2.4利用用户反馈 13

192757.3基于内容的冷启动解决方案 13

154447.3.1物品特征提取 13

257067.3.2基于物品元数据的推荐 13

42967.3.3利用外部信息源 13

69717.3.4基于模型的协同过滤 13

5351第8章推荐系统的评估与优化 13

178598.1推荐系统评估指标 13

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