新零售模式下电商个性化推荐策略实践.docVIP

新零售模式下电商个性化推荐策略实践

TOC\o1-2\h\u20448第1章引言 3

9371.1背景与意义 3

169791.2研究目标与内容 3

16881第2章新零售概述 4

294902.1新零售的定义与特征 4

261872.1.1定义 4

294052.1.2特征 4

277162.2新零售的发展现状与趋势 4

288462.2.1发展现状 4

265602.2.2发展趋势 5

13065第3章个性化推荐系统概述 5

182763.1推荐系统的发展历程 5

206423.1.1推荐系统的起源 5

100263.1.2推荐系统的发展阶段 5

156763.2个性化推荐系统的类型与架构 6

73473.2.1类型 6

33853.2.2架构 6

294623.2.3关键技术 6

11939第4章电商个性化推荐策略 7

149094.1基于内容的推荐策略 7

29774.1.1特征提取 7

281734.1.2用户偏好建模 7

269964.1.3推荐算法 7

235324.2协同过滤推荐策略 7

123964.2.1用户相似度计算 7

249334.2.2商品评分预测 7

277674.2.3冷启动问题处理 7

135634.3深度学习推荐策略 7

49194.3.1神经协同过滤 7

128934.3.2序列模型 8

173504.3.3多模态学习 8

116924.3.4注意力机制 8

5514第5章用户画像构建 8

116265.1用户画像的内涵与作用 8

304175.2用户画像构建方法 8

105585.3用户画像更新与优化 9

24832第6章商品特征提取与表示 9

71156.1商品特征概述 9

60526.1.1基础属性特征 9

266496.1.2用户行为特征 9

42646.1.3上下文特征 10

223716.2商品特征提取方法 10

223816.2.1文本挖掘方法 10

231176.2.2协同过滤方法 10

24746.2.3深度学习方法 10

206806.3商品特征表示与融合 10

174646.3.1特征向量表示 10

302666.3.2特征融合方法 10

182226.3.3特征选择与优化 10

15256第7章个性化推荐算法设计 11

51187.1基于用户画像的推荐算法 11

265127.1.1用户画像构建 11

75457.1.2基于用户画像的推荐方法 11

217727.2基于商品特征的推荐算法 11

84147.2.1商品特征提取 11

108757.2.2基于商品特征的推荐方法 11

144257.3组合推荐算法 11

309277.3.1算法融合策略 11

314027.3.2实践案例分析 12

26391第8章个性化推荐系统实现 12

227248.1系统架构设计 12

307368.1.1整体架构 12

127098.1.2模块设计 12

84908.2数据处理与分析 13

55648.2.1数据预处理 13

263268.2.2特征工程 13

160118.2.3数据分析 13

41148.3推荐算法实现与优化 13

93338.3.1基于内容的推荐算法 13

213958.3.2协同过滤推荐算法 13

112188.3.3混合推荐算法 13

130528.3.4算法优化 13

27578第9章个性化推荐系统评估 13

74219.1推荐系统评估指标 13

256489.1.1准确性指标 14

300399.1.2多样性指标 14

262539.1.3新颖性指标 14

230659.1.4用户满意度指标 14

190379.2实验设计与结果分析 14

306019.2.1数据集准备 14

66709.2.2基准方法选择 14

22009.2.3实验方法 14

322829.2.4结果分析 14

88629.3系统优化策略 15

300559.3.1提高推荐准确性 15

292989.