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电商行业智能推荐与营销自动化策略

TOC\o1-2\h\u17436第1章智能推荐系统概述 3

244651.1推荐系统的基本概念 3

165201.2智能推荐系统的核心算法 4

241411.3电商行业推荐系统的应用场景 4

29420第2章营销自动化策略基础 5

70292.1营销自动化的定义与发展 5

77072.1.1定义 5

212712.1.2发展 5

103132.2营销自动化工具与平台 5

29282.2.1工具概述 5

154112.2.2常见平台 5

214942.3营销自动化策略的优势与挑战 5

93352.3.1优势 5

270792.3.2挑战 6

15056第3章用户画像构建与数据挖掘 6

216283.1用户画像的基本要素 6

210103.1.1基本信息 6

262913.1.2消费特征 6

309963.1.3兴趣爱好 6

101913.1.4社交属性 6

97153.1.5心理特征 7

63283.2数据挖掘技术在用户画像中的应用 7

51953.2.1分类算法 7

50273.2.2聚类算法 7

139123.2.3关联规则挖掘 7

182263.2.4序列模式挖掘 7

225683.3用户行为分析与标签体系 7

39413.3.1购物行为标签 7

197743.3.2浏览行为标签 7

172013.3.3互动行为标签 7

11053.3.4个性化推荐标签 8

9533.3.5消费趋势标签 8

31250第4章基于内容的推荐算法 8

170304.1内容推荐算法概述 8

28474.2文本挖掘与特征提取 8

77194.2.1文本挖掘 8

262494.2.2特征提取 8

289584.3基于内容的推荐系统实现 8

116784.3.1建立商品特征库 8

33454.3.2用户历史行为分析 8

293894.3.3计算用户与商品的相似度 9

114074.3.4推荐结果与排序 9

63644.3.5系统优化与更新 9

14313第5章协同过滤推荐算法 9

237695.1用户协同过滤算法 9

76655.1.1相似度计算 9

267205.1.2用户邻居选择 9

183375.1.3推荐结果 9

305025.2物品协同过滤算法 10

97115.2.1相似度计算 10

127925.2.2物品邻居选择 10

49625.2.3推荐结果 10

129355.3模型优化与冷启动问题解决 10

202535.3.1模型优化 10

324405.3.2冷启动问题解决 10

17792第6章深度学习在推荐系统中的应用 11

325936.1深度学习基本概念与模型 11

149896.1.1深度学习概述 11

218236.1.2常见深度学习模型 11

196306.2深度学习推荐算法 11

188806.2.1神经协同过滤算法 11

150056.2.2序列推荐算法 11

146526.2.3多任务学习推荐算法 11

280146.3深度学习在电商推荐场景的应用案例 11

55266.3.1电商推荐系统概述 11

41146.3.2基于深度学习的电商推荐算法应用 12

17457第7章营销自动化策略设计与实施 12

19967.1营销自动化策略框架 12

320057.1.1策略目标设定 12

321077.1.2用户分群策略 12

152237.1.3营销工具选择 12

259327.1.4数据分析与挖掘 12

58397.2自动化营销活动策划与执行 12

93277.2.1营销活动策划 12

183077.2.2自动化营销内容制作 12

89937.2.3营销活动执行 13

19647.2.4用户行为跟踪与触发 13

250977.3营销自动化效果评估与优化 13

123917.3.1效果评估指标 13

32317.3.2数据分析与反馈 13

171327.3.3营销策略优化 13

72537.3.4持续迭代与调整 13

17307第8章