提升购物体验的个性化推荐系统方案.doc

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提升购物体验的个性化推荐系统方案

TOC\o1-2\h\u10533第1章引言4

57031.1背景与意义4

123951.2研究目标与内容4

533第2章个性化推荐系统概述4

78822.1推荐系统基本原理4

321882.1.1用户行为分析5

171872.1.2项目特征提取5

20262.1.3相似度计算5

19302.1.4推荐算法5

143342.2个性化推荐系统的分类5

33562.2.1基于内容的推荐5

156222.2.2协同过滤推荐5

141832.2.3混合推荐5

87242.3个性化推荐系统的关键技术5

112792.3.1用户画像构建6

270792.3.2项目特征表示6

124382.3.3相似度度量6

254592.3.4冷启动问题解决6

244352.3.5推荐算法优化6

28250第3章用户画像构建6

140473.1用户数据收集与预处理6

173573.1.1数据源选择6

222693.1.2数据预处理6

264143.2用户特征提取6

128713.2.1用户基本特征6

49073.2.2用户行为特征7

190483.2.3用户兴趣特征7

301213.2.4社交网络特征7

94533.3用户画像更新与优化7

225873.3.1实时更新机制7

159863.3.2离线更新策略7

2813.3.3用户画像优化7

143863.3.4用户隐私保护7

14571第4章商品信息处理7

69514.1商品数据采集与清洗7

10054.1.1数据采集7

95004.1.2数据清洗8

207904.2商品特征提取与表示8

305614.2.1文本特征提取8

146294.2.2数值特征提取8

317414.2.3图像特征提取9

277104.3商品相似度计算9

157604.3.1余弦相似度9

158794.3.2欧氏距离9

39194.3.3皮尔逊相关系数9

214044.3.4聚类算法9

3511第5章个性化推荐算法9

317645.1基于内容的推荐算法9

15075.1.1特征提取：对商品信息进行提取，构建商品特征向量；9

104845.1.2用户偏好建模：根据用户的历史行为数据，构建用户兴趣模型；9

1835.1.3推荐：计算用户兴趣模型与商品特征向量的相似度，推荐列表；9

284745.1.4推荐优化：通过用户反馈，调整推荐结果，提高推荐质量。9

322045.2协同过滤推荐算法10

124965.2.1用户基于协同过滤：通过分析用户之间的行为相似度，挖掘潜在的兴趣相似用户群体，实现推荐；10

72435.2.2物品基于协同过滤：分析物品之间的相似度，为用户推荐与他们过去喜欢的物品相似的商品。10

156685.3混合推荐算法10

75825.3.1加权混合：根据不同算法的功能，赋予不同权重，对推荐结果进行加权融合；10

111095.3.2切换混合：根据用户的不同行为，选择最适合当前用户的推荐算法；10

193745.3.3特征级混合：将不同算法的推荐结果进行特征级融合，提高推荐质量。10

189195.4深度学习在推荐系统中的应用10

159155.4.1神经协同过滤：利用神经网络模型学习用户和物品的嵌入表示，提高推荐准确度；10

122875.4.2序列模型：采用循环神经网络（RNN）等序列模型捕捉用户行为序列的时序关系，提高推荐效果；10

236375.4.3注意力机制：引入注意力机制，关注用户历史行为中与当前推荐更相关的部分，提高推荐质量；10

186425.4.4多任务学习：通过多任务学习框架，同时学习多个推荐任务，提高模型泛化能力。10

2579第6章推荐系统冷启动问题10

247256.1冷启动问题概述11

171346.2基于用户行为的冷启动解决方案11

31236.2.1利用社会化信息11

147556.2.2采用基于模型的协同过滤11

181876.2.3利用用户的人口统计学信息

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