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电商个性化推荐系统提升策略

TOC\o1-2\h\u17945第1章个性化推荐系统概述 3

24481.1推荐系统的基本概念 3

54161.2个性化推荐系统的核心问题 3

166651.3电商个性化推荐系统的应用场景 3

7942第2章个性化推荐算法概述 4

138722.1基于内容的推荐算法 4

69932.2协同过滤推荐算法 4

296362.3混合推荐算法 4

317052.4深度学习在推荐系统中的应用 5

29820第3章用户画像构建策略 5

185263.1用户画像的基本概念 5

5163.2用户画像构建方法 5

105253.2.1数据采集 5

71363.2.2数据预处理 5

79013.2.3特征提取 6

25013.2.4用户画像表示 6

72653.3用户画像更新与优化策略 6

76203.3.1用户画像动态更新 6

52213.3.2用户画像优化 6

3280第4章用户行为分析与处理 6

267744.1用户行为数据采集 6

144334.1.1数据来源 7

187174.1.2采集技术 7

231064.2用户行为数据预处理 7

209204.2.1数据清洗 7

194114.2.2数据规范化 7

226534.2.3数据过滤 7

113254.3用户行为特征工程 7

173294.3.1特征提取 7

13914.3.2特征转换 7

100734.3.3特征选择 8

199334.3.4特征加权 8

12410第5章个性化推荐系统冷启动问题 8

218465.1冷启动问题概述 8

212755.2基于内容的推荐算法在冷启动问题中的应用 8

239185.3协同过滤推荐算法在冷启动问题中的应用 8

6531第6章个性化推荐系统的评估与优化 9

251626.1推荐系统评估指标 9

98086.1.1准确率（Precision） 9

324766.1.2召回率（Recall） 9

185176.1.3F1分数（F1Score） 9

286096.1.4覆盖率（Coverage） 9

139266.1.5新颖性（Novelty） 9

47146.1.6用户满意度（UserSatisfaction） 10

313506.2推荐系统功能优化策略 10

271926.2.1用户行为数据增强 10

37636.2.2特征工程优化 10

173196.2.3模型算法迭代 10

11646.2.4冷启动问题解决 10

35306.2.5推荐列表优化 10

32586.3推荐系统的公平性与多样性 10

11836.3.1公平性保障 10

124866.3.2多样性提升 10

232976.3.3长尾策略 10

209066.3.4伦理道德考量 11

18766第7章多维度推荐策略 11

236727.1多目标优化推荐 11

199487.1.1目标设定 11

279447.1.2算法设计 11

59787.2多领域推荐 11

64057.2.1领域划分 12

29307.2.2领域间信息传递 12

95507.3跨域推荐策略 12

158737.3.1跨域数据预处理 12

215067.3.2跨域推荐算法 12

30949第8章现实挑战与解决方案 13

327568.1大规模推荐系统优化策略 13

190238.1.1数据稀疏性与冷启动问题 13

190968.1.2推荐系统准确性提升 13

291478.1.3推荐系统实时性优化 13

289748.2实时推荐系统设计与实现 13

29658.2.1实时推荐系统架构设计 13

194988.2.2实时推荐算法选择 13

41538.2.3实时推荐系统评估与优化 13

212698.3隐私保护与安全 13

153848.3.1用户隐私保护策略 13

41528.3.2商品隐私保护策略 14

149928.3.3系统安全策略 14

2763第9章个性化推荐系统的商业应用 14

87109.1个性化推荐在电商领域的应用案例 14

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