数据驱动的个性化电商推荐系统优化实践.doc
数据驱动的个性化电商推荐系统优化实践
TOC\o1-2\h\u13950第1章引言 4
280371.1个性化电商推荐系统概述 4
136291.2数据驱动的优化方法 4
150661.3研究目的与意义 4
27178第2章电商推荐系统基础理论 5
226442.1推荐系统发展历程 5
89212.1.1早期推荐系统 5
97462.1.2内容推荐系统 5
201282.1.3混合推荐系统 5
291782.2个性化推荐算法分类 5
219662.2.1基于用户的协同过滤算法 5
45702.2.2基于物品的协同过滤算法 5
295812.2.3基于模型的协同过滤算法 5
265262.2.4基于内容的推荐算法 6
286342.2.5深度学习推荐算法 6
230522.3电商推荐系统架构 6
169522.3.1数据预处理 6
182092.3.2用户行为分析 6
110192.3.3推荐算法模块 6
262522.3.4推荐结果展示 6
1912.3.5系统评估与优化 6
1202第3章数据预处理与特征工程 6
59243.1数据采集与清洗 6
8003.1.1数据来源及采集方法 7
68193.1.2数据清洗 7
126413.2数据预处理方法 7
179863.2.1数据标准化与归一化 7
270103.2.2特征选择与降维 7
211273.3特征工程实践 8
301663.3.1用户特征构建 8
114553.3.2商品特征构建 8
127243.3.3交互特征构建 8
16693第4章基于内容的推荐算法优化 8
95394.1内容推荐算法原理 8
144234.1.1内容推荐算法概述 8
73164.1.2内容推荐算法的关键技术 8
178904.2算法优化策略 9
318954.2.1改进特征提取方法 9
252254.2.2优化用户偏好建模 9
278244.2.3提高相似度计算准确度 9
193794.3实践案例分析 9
250774.3.1案例背景 9
169604.3.2优化过程 9
167314.3.3优化效果 9
2176第5章协同过滤推荐算法优化 10
144365.1协同过滤算法原理 10
247555.1.1用户基于协同过滤 10
102415.1.2物品基于协同过滤 10
63595.2算法优化策略 10
71125.2.1相似度计算优化 10
218985.2.2冷启动问题优化 10
224555.2.3推荐列表优化 11
74925.3实践案例分析 11
6417第6章深度学习在推荐系统中的应用 11
282266.1深度学习概述 11
192226.1.1深度学习的发展背景 11
155676.1.2深度学习的基本概念 11
140026.1.3深度学习在推荐系统中的应用动机 12
258106.2深度学习推荐算法 12
113386.2.1神经协同过滤 12
124876.2.2深度信念网络 12
249166.2.3卷积神经网络 12
270236.2.4循环神经网络 12
182786.3模型优化与训练 12
158066.3.1正则化策略 12
43006.3.2激活函数与优化算法 12
11016.3.3超参数调优 13
304586.3.4并行与分布式训练 13
158296.3.5实时性与个性化 13
14667第7章多模型融合推荐策略 13
42957.1多模型融合方法 13
161047.1.1融合原理与动机 13
82507.1.2常见融合技术 13
237657.1.3模型融合策略选择 13
231057.2模型融合实践 13
24197.2.1数据准备与预处理 13
4947.2.2基础模型构建 13
207257.2.3融合策略实施 14
67637.2.4特征级与决策级融合 14
150017.3效果评估与分析 14
173567.3.1评估指标 14
32467.3.2实验设置 14
244577.3