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智能个性化推荐系统在电商行业的应用案例

TOC\o1-2\h\u27909第1章引言 3

178141.1个性化推荐系统的发展背景 3

76831.2电商行业个性化推荐的意义 3

168491.3本案例报告的结构安排 4

5333第2章个性化推荐系统基础理论 4

203332.1推荐系统概述 4

306992.2个性化推荐算法类型 4

235652.3评估指标与优化策略 5

9094第3章电商行业个性化推荐系统架构 6

29293.1系统框架设计 6

27793.1.1数据采集模块 6

206193.1.2数据处理与分析模块 6

141803.1.3推荐算法模块 6

41093.1.4用户接口模块 6

326713.1.5评估反馈模块 6

83733.2数据处理与分析 6

63393.2.1数据预处理 6

242193.2.2特征工程 7

8283.2.3用户画像构建 7

292603.3推荐算法选择与实现 7

40783.3.1协同过滤算法 7

126763.3.2内容推荐算法 7

277803.3.3混合推荐算法 7

283343.3.4深度学习算法 7

22368第4章用户画像构建 7

301204.1用户行为数据收集 7

245514.1.1数据来源 8

100694.1.2数据采集方法 8

323114.2用户特征提取 8

294404.2.1用户基本属性 8

259964.2.2用户兴趣偏好 8

91214.2.3用户行为特征 8

201974.3用户画像应用实例 9

26753第5章商品特征提取与处理 9

96335.1商品数据预处理 9

317035.1.1数据清洗 9

36255.1.2数据规范化 9

80045.2商品特征提取方法 9

161115.2.1基本特征提取 9

95775.2.2文本特征提取 9

97905.2.3图像特征提取 10

145655.3商品特征在推荐系统中的应用 10

275695.3.1商品相似度计算 10

216245.3.2用户兴趣模型构建 10

46905.3.3融合多特征推荐 10

15657第6章基于内容的推荐算法 10

267906.1内容推荐算法概述 10

57836.2文本分析方法 10

77376.2.1词袋模型 10

109796.2.2词嵌入 11

210936.2.3文本分类 11

27706.3深度学习在内容推荐中的应用 11

200676.3.1卷积神经网络（CNN） 11

41206.3.2循环神经网络（RNN） 11

278896.3.3自编码器（Autoenr） 11

232796.3.4神经协同过滤（NeuralCollaborativeFiltering） 11

1035第7章协同过滤推荐算法 11

280017.1用户协同过滤 12

24457.1.1基本原理 12

230277.1.2应用案例 12

127227.2商品协同过滤 12

267697.2.1基本原理 12

324657.2.2应用案例 12

276247.3模型优化与改进 12

132607.3.1冷启动问题优化 12

47607.3.2算法效果提升 12

263667.3.3多维度融合推荐 12

68787.3.4隐私保护与安全 13

8633第8章混合推荐算法 13

175758.1混合推荐算法概述 13

62878.2常见混合推荐策略 13

320488.2.1加权混合推荐 13

109988.2.2切换混合推荐 13

226778.2.3分层混合推荐 13

33448.2.4特征级混合推荐 13

207448.3实际应用案例与效果分析 13

216538.3.1案例一：某综合性电商平台 14

165148.3.2案例二：某服装电商平台 14

108038.3.3案例三：某生鲜电商平台 14

28965第9章个性化推荐系统的冷启动问题 14

109869.1冷启动问题概述 14

168269.2用户冷启动解决方案