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用户行为分析与个性化推荐引擎

TOC\o1-2\h\u16009第1章用户行为分析概述 4

184031.1用户行为数据采集 4

287951.1.1数据源 5

12001.1.2采集方法 5

190151.1.3隐私保护 5

118491.2用户行为数据预处理 5

290851.2.1数据清洗 5

288061.2.2数据集成 6

51961.2.3数据转换 6

56081.2.4数据归一化 6

79311.3用户行为分析方法 6

71651.3.1描述性分析 6

221401.3.2关联分析 6

255651.3.3聚类分析 7

206851.3.4时序分析 7

10165第2章个性化推荐引擎基础 7

294432.1推荐系统发展历程 7

259752.1.1推荐系统的起源 7

9492.1.2推荐系统的三个阶段 7

123192.1.3我国推荐系统的发展 7

75872.2个性化推荐算法类型 7

92772.2.1基于内容的推荐算法 8

278202.2.2协同过滤推荐算法 8

249862.2.3混合推荐算法 8

121082.2.4深度学习在推荐系统中的应用 8

151542.3推荐系统评估指标 8

23642.3.1准确性指标 8

61082.3.2覆盖率指标 8

225102.3.3新颖性指标 8

44392.3.4个性化指标 8

327532.3.5用户满意度指标 9

32202.3.6冷启动问题评估 9

8843第3章协同过滤算法 9

75383.1用户基于协同过滤 9

258663.1.1算法原理 9

228613.1.2相似度计算方法 9

326563.1.3邻居选择策略 9

59023.2物品基于协同过滤 9

141953.2.1算法原理 9

206303.2.2相似度计算方法 10

187893.2.3物品推荐策略 10

145313.3模型优化与改进 10

107443.3.1冷启动问题 10

292803.3.2稀疏性处理 10

305313.3.3混合推荐系统 10

30647第4章内容推荐算法 10

32514.1内容推荐概述 10

326794.1.1内容推荐的定义与作用 10

292544.1.2内容推荐的发展历程 10

216054.1.3内容推荐的应用场景 10

273344.2基于内容的推荐方法 10

290134.2.1内容特征提取 10

165794.2.1.1文本内容的特征提取 10

103974.2.1.2多媒体内容的特征提取 11

123684.2.1.3用户行为数据的特征提取 11

221154.2.2相似度计算方法 11

317074.2.2.1欧氏距离 11

58364.2.2.2余弦相似度 11

278014.2.2.3皮尔逊相关系数 11

238734.2.3基于内容的推荐算法实现 11

172324.2.3.1用户兴趣模型构建 11

323824.2.3.2内容推荐算法流程 11

11684.2.3.3算法优化与改进 11

31924.3混合推荐算法 11

91124.3.1混合推荐概述 11

66894.3.1.1混合推荐的定义 11

270004.3.1.2混合推荐的优势 11

283024.3.2常见的混合推荐方法 11

87524.3.2.1内容与协同过滤混合推荐 11

107644.3.2.2用户行为与内容特征混合推荐 11

102064.3.2.3多模型融合的混合推荐 11

136094.3.3混合推荐算法实现 11

256514.3.3.1算法融合策略 11

206724.3.3.2混合推荐算法流程 11

252944.3.3.3混合推荐算法的挑战与展望 11

6008第5章矩阵分解与隐语义模型 11

90035.1矩阵分解算法原理 11

11335.1.1矩阵分解的基本概念 11

39105.1.2常见矩阵分解算法 12

286235.1.3矩阵分解在推荐系统中的应用 12

256395.2隐语义模型