电商平台大数据驱动的个性化推荐技术应用.doc

电商平台大数据驱动的个性化推荐技术应用

TOC\o1-2\h\u7218第一章：个性化推荐系统概述 2

91181.1个性化推荐系统定义 2

216931.2个性化推荐系统分类 2

288401.2.1内容推荐 2

160621.2.2协同过滤推荐 2

81661.2.3深度学习推荐 3

182731.2.4混合推荐 3

103741.3个性化推荐系统发展历程 3

53831.3.1基于规则的推荐系统 3

70801.3.2基于模型的推荐系统 3

285491.3.3基于深度学习的推荐系统 3

61761.3.4混合推荐系统 3

24431第二章：电商平台大数据概述 3

320162.1电商平台大数据来源 3

257802.2电商平台大数据处理技术 4

231962.3电商平台大数据应用场景 4

26388第三章：用户行为数据采集与分析 5

227973.1用户行为数据采集方法 5

223203.2用户行为数据分析技术 5

210083.3用户行为数据应用案例 6

27979第四章：协同过滤推荐算法 6

299464.1用户基协同过滤 6

69054.2物品基协同过滤 7

220824.3模型融合与优化 7

12106第五章：基于内容的推荐算法 8

29425.1内容特征提取 8

269245.2内容相似度计算 8

165625.3基于内容的推荐算法应用 9

21028第六章：混合推荐算法 9

227056.1混合推荐算法概述 9

193426.2常见混合推荐算法 10

311946.2.1基于用户行为的混合推荐算法 10

191956.2.2基于内容的混合推荐算法 10

126726.2.3基于模型的混合推荐算法 10

262176.3混合推荐算法优化策略 10

27572第七章：深度学习在个性化推荐中的应用 11

60007.1神经协同过滤 11

108347.2序列模型 11

52717.3循环神经网络（RNN）与长短期记忆（LSTM） 12

32125第八章个性化推荐系统评估与优化 12

231358.1个性化推荐系统评估指标 12

43328.2评估方法与实验设计 13

25248.3个性化推荐系统优化策略 13

31929第九章个性化推荐系统在电商平台的实际应用 14

124909.1商品推荐 14

157619.1.1用户行为分析 14

285379.1.2商品特征提取 14

60079.1.3推荐算法 14

212669.2营销活动推荐 14

326229.2.1活动类型识别 15

120299.2.2用户需求分析 15

194149.2.3活动效果评估 15

221259.3个性化搜索 15

102949.3.1搜索意图识别 15

244159.3.2搜索结果排序 15

288729.3.3搜索结果优化 15

8852第十章：个性化推荐系统的未来发展趋势 15

3149810.1人工智能技术的融合与应用 15

212210.2多源数据融合与跨域推荐 16

1538210.3个性化推荐系统在行业中的应用拓展 16

第一章：个性化推荐系统概述

1.1个性化推荐系统定义

个性化推荐系统（PersonalizedRemendationSystem）是基于用户历史行为数据、兴趣偏好以及实时行为，运用大数据技术和机器学习算法，为用户主动提供符合其需求的商品、服务或信息的一种智能系统。个性化推荐系统旨在提高用户体验，降低用户寻找信息的成本，从而实现电商平台的价值最大化。

1.2个性化推荐系统分类

个性化推荐系统根据推荐对象和推荐策略的不同，可以分为以下几种类型：

1.2.1内容推荐

内容推荐是指根据用户对某一类型内容的偏好，推荐与之相似的其他内容。这种推荐方式主要关注内容的属性，如文本、图片、视频等。内容推荐适用于新闻、文章、音乐、电影等领域。

1.2.2协同过滤推荐

协同过滤推荐是基于用户之间的相似性或物品之间的相似性，为用户推荐相似的用户喜欢的物品或物品相似的物品。协同过滤推荐分为用户基于的协同过滤和物品基于的协同过滤。

1.2.3深度学习推荐

深度学习推荐是利用深度神经网络模型，自动提取用户和物品的特征，从而实现更准确的推荐。深度学习推荐在