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以人工智能为核心的电商个性化推荐系统升级方案
TOC\o1-2\h\u15461第1章项目背景与目标 4
212511.1个性化推荐系统发展现状 5
10591.2电商平台个性化推荐需求 5
84531.2.1提高推荐准确性 5
194661.2.2优化推荐多样性 5
201391.2.3实时性与动态性 5
249991.2.4提高推荐解释性 5
98021.3升级方案目标与预期效果 5
135811.3.1提高推荐准确性 5
129111.3.2增强推荐多样性 6
159261.3.3实现实时动态推荐 6
195281.3.4提高推荐解释性 6
5708第2章人工智能技术概述 6
5792.1机器学习基础 6
113362.1.1监督学习 6
165582.1.2无监督学习 6
306062.1.3半监督学习 6
134122.1.4集成学习 7
246902.2深度学习原理 7
245182.2.1神经网络 7
55712.2.2卷积神经网络(CNN) 7
236952.2.3循环神经网络(RNN) 7
327222.2.4对抗网络(GAN) 7
228582.3强化学习应用 7
175502.3.1Q学习 7
60002.3.2策略梯度方法 7
116932.3.3深度强化学习 8
6008第3章个性化推荐算法升级 8
23043.1现有推荐算法分析 8
190373.2协同过滤算法优化 8
72553.3内容推荐算法改进 8
72723.4深度学习在推荐系统中的应用 9
20903第4章用户画像构建与更新 9
28844.1用户行为数据采集 9
95554.1.1浏览行为数据:对用户在电商平台的浏览路径、页面停留时间、商品等信息进行采集; 9
188464.1.2购买行为数据:对用户的购买记录、购物车、收藏夹、商品评价等信息进行采集; 9
286154.1.3社交互动数据:对用户在电商平台上的关注、分享、评论、点赞等社交行为进行采集; 9
176344.1.4搜索行为数据:对用户的搜索关键词、搜索频率、搜索结果等信息进行采集; 9
114524.1.5用户设备信息:对用户使用的设备类型、操作系统、浏览器等信息进行采集。 9
178844.2用户特征提取 9
137994.2.1人口统计学特征:包括性别、年龄、地域、教育程度等; 9
274464.2.2消费特征:包括购买力、消费频率、购买偏好等; 10
214754.2.3兴趣爱好特征:通过对用户行为数据的分析,挖掘用户的兴趣爱好,如时尚、科技、运动等; 10
300094.2.4个性特征:包括用户的性格、价值观、生活方式等,可通过用户在社交平台的行为数据进行分析; 10
244634.2.5用户需求特征:通过对用户搜索行为、购买行为等数据的分析,挖掘用户的需求。 10
215584.3用户画像构建方法 10
161864.3.1基于标签体系的用户画像构建:通过将用户特征进行标签化,构建用户标签体系,从而实现用户画像的构建; 10
141994.3.2基于机器学习算法的用户画像构建:运用聚类、分类、神经网络等算法,对用户特征进行学习和建模,实现用户画像的构建; 10
98094.3.3基于深度学习的用户画像构建:利用深度学习技术,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等,对用户特征进行更深层次的学习和表示; 10
22404.3.4用户画像融合方法:结合多种数据源和构建方法,实现用户画像的互补和优化。 10
295534.4用户画像动态更新策略 10
247224.4.1基于时间衰减的用户画像更新:根据用户行为数据的时间权重,对用户画像进行动态调整; 10
102464.4.2基于增量学习的用户画像更新:通过捕捉用户行为数据的变化,对用户特征进行增量学习,实现用户画像的更新; 10
86594.4.3基于用户反馈的用户画像更新:通过收集用户对推荐结果的反馈,如、收藏、购买等,调整用户画像; 10
35504.4.4基于社交网络信息的用户画像更新:利用社交网络中用户关系和互动信息,对用户画像进行动态调整。 10
8085第5章商品信息处理与标签化 10
6025.1商品数据清洗与预处理 11
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