精准电商个性化推荐技术应用.doc

精准电商个性化推荐技术应用

TOC\o1-2\h\u10413第1章个性化推荐技术概述 4

281991.1推荐系统的基本概念 4

93571.2个性化推荐技术的发展历程 5

135821.3个性化推荐技术在电商领域的应用 5

20447第2章个性化推荐系统的架构与类型 6

92412.1个性化推荐系统的架构设计 6

236412.1.1数据预处理 6

276522.1.2推荐算法模块 6

200142.1.3用户反馈机制 6

12442.1.4推荐结果评估 6

223372.2基于内容的推荐技术 6

48522.2.1特征提取 6

175782.2.2用户兴趣模型 6

186372.2.3相似度计算 7

229162.3协同过滤推荐技术 7

218082.3.1用户基于协同过滤 7

23442.3.2项目基于协同过滤 7

99792.3.3模型优化 7

215652.4混合推荐技术 7

236682.4.1加权混合 7

264372.4.2切片混合 7

87392.4.3分层混合 7

20107第3章用户画像构建 7

95943.1用户画像的基本概念 7

293513.2用户画像的构建方法 8

86713.2.1数据收集 8

271193.2.2数据预处理 8

7143.2.3特征提取 8

201023.2.4标签体系构建 8

112903.2.5用户画像 8

15253.3用户画像的应用场景 8

168483.3.1个性化推荐 8

36913.3.2精准营销 8

211913.3.3用户分析 9

181993.3.4风险控制 9

97763.3.5客户服务 9

5176第4章商品画像构建 9

107064.1商品画像的基本概念 9

12464.1.1定义与内涵 9

121264.1.2构成要素 9

39454.2商品画像的构建方法 9

228714.2.1数据采集与预处理 9

254184.2.2特征提取与表示 9

236574.2.3商品画像建模 9

4094.3商品画像的应用场景 10

82114.3.1商品推荐 10

70284.3.2商品搜索 10

251114.3.3用户画像补充 10

277204.3.4商家运营策略优化 10

23064第5章个性化推荐算法 10

141945.1基于用户的协同过滤算法 10

18475.1.1算法原理 10

30355.1.2相似度计算方法 10

245165.1.3评分预测与推荐 10

177875.1.4冷启动问题与优化策略 10

69635.2基于物品的协同过滤算法 10

173805.2.1算法原理 11

207235.2.2相似度计算方法 11

179955.2.3推荐列表策略 11

150775.2.4算法优缺点分析 11

83565.3矩阵分解算法 11

83085.3.1矩阵分解的基本原理 11

232415.3.2常见矩阵分解算法 11

224435.3.3损失函数与优化方法 11

45595.3.4矩阵分解在电商推荐系统中的应用案例 11

296265.4深度学习算法 11

299285.4.1神经网络在推荐系统中的应用 11

135025.4.2卷积神经网络在推荐系统中的应用 11

170385.4.3循环神经网络在推荐系统中的应用 11

109645.4.4深度学习推荐算法的挑战与展望 11

4043第6章个性化推荐系统的评估与优化 11

201596.1个性化推荐系统的评估指标 11

130026.1.1准确率与召回率 11

93766.1.2F1值 12

131006.1.3覆盖率 12

249796.1.4新颖性 12

301206.1.5个性化程度 12

49236.1.6用户满意度 12

179186.2个性化推荐系统的冷启动问题 12

1136.2.1基于内容的推荐方法 12

146726.2.2利用社会化信息 12

298836.2.3基于模型的协同过滤 12

297776.2.4