电商个性化推荐系统数据分析与优化策略.docVIP

电商个性化推荐系统数据分析与优化策略

TOC\o1-2\h\u16116第1章个性化推荐系统概述 3

74851.1推荐系统的发展背景 3

83551.2个性化推荐系统的重要性 4

18911.3个性化推荐系统的应用场景 4

23868第2章电商数据采集与预处理 4

262622.1数据采集方法与手段 4

282292.1.1网页爬取 5

242422.1.2API接口调用 5

243032.1.3用户行为数据采集 5

291472.1.4社交媒体数据采集 5

96292.2数据预处理流程及方法 5

36992.2.1数据抽取 5

108932.2.2数据清洗 5

270352.2.3数据转换 5

278542.3数据清洗与数据整合 6

293912.3.1数据清洗 6

327482.3.2数据整合 6

20837第3章用户行为分析与建模 6

122823.1用户行为数据挖掘 6

89453.1.1数据采集与预处理 6

181393.1.2用户行为特征提取 6

107173.2用户画像构建 6

12853.2.1用户标签体系 7

219453.2.2用户画像 7

125503.3用户行为预测模型 7

69263.3.1预测模型选择 7

318993.3.2模型训练与评估 7

324373.3.3模型优化策略 7

13082第4章商品特征提取与表示 7

64024.1商品属性分析 7

11404.1.1基础属性分析 7

141574.1.2关联属性分析 7

64414.2商品特征提取方法 8

139684.2.1基于文本的特征提取 8

160864.2.2基于内容的特征提取 8

184934.2.3深度学习特征提取 8

149274.3商品特征表示与相似度计算 8

67744.3.1向量空间模型 8

295324.3.2深度学习特征表示 8

264414.3.3相似度计算方法 8

3990第5章个性化推荐算法研究 8

191125.1基于内容的推荐算法 8

319915.1.1项目特征表示 9

320435.1.2用户兴趣模型构建 9

128235.1.3相似度计算方法 9

168715.2协同过滤推荐算法 9

228345.2.1用户协同过滤 9

20015.2.2项目协同过滤 9

11225.2.3冷启动问题与解决方案 9

9165.3混合推荐算法 9

155465.3.1加权混合推荐 9

278455.3.2切换混合推荐 10

28485.3.3特征级混合推荐 10

86475.4深度学习在推荐系统中的应用 10

207655.4.1神经协同过滤 10

204615.4.2序列模型在推荐系统中的应用 10

145835.4.3对抗网络在推荐系统中的应用 10

27036第6章个性化推荐系统评估与优化 10

327226.1推荐系统评估指标 10

170126.1.1准确率（Precision） 10

127186.1.2召回率（Recall） 11

107016.1.3F1分数（F1Score） 11

282826.1.4覆盖率（Coverage） 11

240726.1.5新颖性（Novelty） 11

185786.1.6满意度（Satisfaction） 11

183106.2冷启动问题及其解决方法 11

41976.2.1用户冷启动 11

82626.2.2项目冷启动 11

158966.3推荐系统优化策略 11

54926.3.1用户行为数据预处理 11

290166.3.2推荐算法优化 12

67706.3.3特征工程 12

1956.3.4用户反馈机制 12

84806.3.5推荐结果多样性 12

7565第7章用户反馈与推荐系统迭代 12

187967.1用户反馈收集与处理 12

300247.1.1用户反馈的类型与意义 12

272597.1.2用户反馈的收集方法 12

191967.1.3用户反馈的处理与分析 12

107197.2基于用户反馈的推荐系统优化 12