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基于大数据的电商个性化推荐平台优化实践

TOC\o1-2\h\u26722第一章：个性化推荐系统概述 3

307251.1推荐系统的定义与发展 3

212551.2个性化推荐系统的重要性 3

41451.3个性化推荐系统的类型 3

27215第二章：大数据技术在个性化推荐中的应用 4

293302.1大数据技术概述 4

296072.1.1数据采集 4

188792.1.2数据存储 4

16912.1.3数据处理 4

289382.1.4数据分析 5

295462.1.5可视化 5

310312.2大数据技术在个性化推荐中的作用 5

28732.2.1用户行为分析 5

195582.2.2用户画像构建 5

161172.2.3推荐算法优化 5

127892.2.4实时推荐 5

292152.3大数据技术的挑战与应对策略 5

149942.3.1数据量过大 5

23252.3.2数据质量 6

76532.3.3数据安全与隐私 6

139802.3.4算法冷启动 6

77942.3.5系统可扩展性 6

27313第三章：用户行为数据挖掘与分析 6

280673.1用户行为数据概述 6

53563.2用户行为数据的预处理 6

64353.2.1数据清洗 6

161253.2.2数据整合 6

50893.2.3数据转换 7

266343.3用户行为数据的挖掘与分析方法 7

165153.3.1关联规则挖掘 7

40813.3.2聚类分析 7

204903.3.3序列模式挖掘 7

65973.3.4用户行为预测 7

79233.3.5深度学习 7

9978第四章：推荐算法优化 8

194924.1推荐算法概述 8

228064.2常见推荐算法介绍 8

246674.3推荐算法的优化策略 8

5615第五章：协同过滤算法改进 9

209875.1协同过滤算法概述 9

27375.2基于模型的协同过滤算法 9

205915.3基于内容的协同过滤算法 10

195265.4混合协同过滤算法 10

23420第六章：基于深度学习的个性化推荐 11

102026.1深度学习概述 11

36336.1.1基本概念 11

32086.1.2原理 11

6076.1.3应用 11

326346.2基于深度学习的推荐算法 11

63276.2.1神经协同过滤算法 11

220186.2.2序列模型 12

48736.2.3注意力机制 12

34426.3深度学习在个性化推荐中的应用案例 12

64476.3.1商品推荐 12

58226.3.2内容推荐 12

180966.3.3广告投放 12

23599第七章：推荐系统的评估与优化 12

36167.1推荐系统评估指标 12

147697.2评估方法的比较与选择 13

268167.3优化推荐系统的策略 14

9342第八章：个性化推荐系统的实现与部署 14

153478.1推荐系统架构设计 14

259108.1.1系统整体架构 14

275178.1.2关键技术组件 15

80988.2推荐系统的实现技术 15

17138.2.1数据采集与处理 15

321878.2.2用户画像构建 15

122668.2.3推荐算法实现 15

162938.3推荐系统的部署与维护 16

64148.3.1系统部署 16

165708.3.2系统维护 16

1258第九章：电商个性化推荐平台案例分析 16

168759.1案例一：某电商平台的个性化推荐实践 16

319119.1.1背景 16

30529.1.2个性化推荐策略 16

86149.1.3实践效果 16

204939.2案例二：某电商平台的个性化推荐优化策略 17

19289.2.1背景 17

94019.2.2优化策略 17

79829.2.3优化效果 17

89329.3案例三：某电商平台的个性化推荐效果评估 17

171379.3.1评估指标 17

51069.3.2评估方法 17

136679.3.