个性化购物推荐引擎提升用户体验策略.docVIP

个性化购物推荐引擎提升用户体验策略

TOC\o1-2\h\u5924第1章个性化推荐系统概述 3

232841.1个性化推荐的概念与价值 3

114081.2个性化推荐系统的类型与架构 4

196521.3个性化推荐在购物领域的应用 4

10368第2章用户画像构建 5

117652.1用户数据采集与预处理 5

108892.1.1数据采集 5

187192.1.2数据预处理 5

160922.2用户特征提取 5

322212.2.1用户基本特征提取 5

251222.2.2用户行为特征提取 5

29842.2.3用户兴趣特征提取 6

75562.3用户画像更新与优化 6

185162.3.1用户行为数据动态更新 6

173242.3.2用户特征优化 6

183002.3.3用户画像模型迭代 6

24312第3章商品信息处理 6

251963.1商品分类与标签体系 6

87743.1.1商品分类体系 6

195323.1.2商品标签体系 7

309603.2商品特征提取 7

318863.2.1文本特征提取 7

307203.2.2图像特征提取 7

189353.2.3用户行为特征提取 7

167983.3商品相似度计算 7

88853.3.1余弦相似度 8

136323.3.2欧氏距离 8

292783.3.3皮尔逊相关系数 8

230913.3.4互信息 8

3289第4章推荐算法选择与应用 8

80374.1常见推荐算法概述 8

280204.2协同过滤算法 8

88684.3内容推荐算法 9

214234.4混合推荐算法 9

683第5章用户行为分析与预测 10

213965.1用户行为数据采集 10

68305.1.1采集途径 10

239515.1.2采集内容 10

151825.1.3采集方法 10

87285.2用户行为数据分析 10

215285.2.1数据预处理 10

60695.2.2数据挖掘 11

230275.2.3数据解释 11

241035.3用户购买意愿预测 11

230965.3.1预测模型 11

203975.3.2预测方法 11

264355.3.3预测结果应用 11

22990第6章个性化推荐策略设计 12

129846.1推荐列表策略 12

166496.1.1用户画像构建 12

27776.1.2协同过滤算法 12

203066.1.3内容推荐策略 12

234506.1.4深度学习推荐模型 12

110936.2推荐理由展示策略 12

64946.2.1推荐理由多样性 12

181176.2.2推荐理由可视化 12

272586.2.3推荐理由个性化 12

11016.3推荐结果排序策略 13

199546.3.1基于用户行为的排序策略 13

311926.3.2基于时间衰减的排序策略 13

125636.3.3多目标优化排序策略 13

67336.3.4用户反馈调整策略 13

13006第7章用户反馈与推荐优化 13

107367.1用户反馈收集 13

28217.1.1反馈渠道建设 13

151127.1.2反馈内容分类 13

320407.1.3定期收集与实时监测 13

72927.2用户满意度评估 13

145507.2.1满意度调查 14

129257.2.2用户行为分析 14

246637.2.3满意度指标体系 14

126777.3基于用户反馈的推荐优化 14

277027.3.1个性化推荐算法改进 14

138637.3.2用户界面优化 14

72247.3.3商品质量与售后服务改进 14

185667.3.4用户教育 14

27015第8章冷启动问题解决方案 14

42128.1冷启动问题概述 14

191528.2用户冷启动解决方案 15

264958.2.1利用用户注册信息 15

252448.2.2基于社会化信息的推荐 15

83138.2.3利用迁移学习 15

125958.2.4增加用户互动环节