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电商行业个性化推荐引擎构建
TOC\o1-2\h\u18954第1章个性化推荐引擎概述 3
141371.1个性化推荐引擎的定义与作用 3
204211.1.1定义 3
138931.1.2作用 3
166501.2电商行业个性化推荐的需求与挑战 4
148151.2.1需求 4
184681.2.2挑战 4
98441.3国内外研究现状与发展趋势 4
219781.3.1国外研究现状 4
306111.3.2国内研究现状 4
55911.3.3发展趋势 4
14127第2章个性化推荐技术基础 5
29262.1推荐系统的分类与评估指标 5
81432.1.1推荐系统的分类 5
167682.1.2推荐系统的评估指标 5
187872.2协同过滤推荐算法 5
37212.2.1用户基于协同过滤 5
321512.2.2物品基于协同过滤 6
138582.3内容推荐算法 6
306752.3.1基于内容的推荐 6
152212.4混合推荐算法 6
139152.4.1综合协同过滤和基于内容的推荐 6
52422.4.2深度学习在混合推荐中的应用 6
27929第3章电商数据预处理 7
112553.1数据来源与采集 7
287023.1.1数据源概述 7
206273.1.2数据采集方法 7
232713.2数据清洗与预处理 7
249623.2.1数据清洗 7
89203.2.2数据预处理 7
198613.3特征工程 8
303553.3.1特征提取 8
244913.3.2特征转换 8
64253.3.3特征选择 8
276133.4数据存储与管理 8
78913.4.1数据存储 8
191653.4.2数据管理 8
255843.4.3数据安全 8
15699第4章用户画像构建 8
37814.1用户画像的定义与作用 8
243984.2用户画像的构建方法 9
179314.3用户画像的更新与维护 9
214964.4用户画像在个性化推荐中的应用 10
16946第5章商品画像构建 10
215535.1商品画像的定义与作用 10
230715.2商品画像的构建方法 11
242555.3商品画像的更新与维护 11
284355.4商品画像在个性化推荐中的应用 11
32558第6章个性化推荐算法设计 12
308596.1基于用户画像的推荐算法 12
22066.1.1用户画像构建 12
144206.1.2基于用户画像的协同过滤算法 12
194716.1.3基于用户画像的矩阵分解算法 12
82486.2基于商品画像的推荐算法 12
199406.2.1商品画像构建 12
322176.2.2基于商品画像的协同过滤算法 12
237406.2.3基于商品画像的聚类算法 12
263076.3基于深度学习的推荐算法 12
153096.3.1神经协同过滤算法 13
280956.3.2深度信念网络推荐算法 13
259616.3.3对抗网络推荐算法 13
132786.4基于强化学习的推荐算法 13
200526.4.1强化学习在推荐系统中的应用 13
150766.4.2基于强化学习的用户兴趣建模 13
64146.4.3基于强化学习的推荐策略优化 13
19443第7章冷启动问题解决方案 13
246487.1冷启动问题的定义与分类 13
73377.2基于用户属性的冷启动解决方案 14
148717.3基于项目的冷启动解决方案 14
281717.4基于模型的冷启动解决方案 14
24994第8章个性化推荐系统的评估与优化 15
317348.1推荐系统的评估指标与方法 15
90538.1.1评估指标 15
22878.1.2评估方法 15
184548.2算法优化与调参策略 15
290558.2.1算法优化方法 15
238948.2.2调参策略 15
193408.3推荐系统的功能瓶颈分析 15
281368.3.1数据稀疏性 15
310468.3.2冷启动问题 1
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