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基于人工智能的个性化推荐系统开发方案

TOC\o1-2\h\u30533第1章引言 3

207781.1研究背景与意义 3

248601.2国内外研究现状 3

226721.3研究目标与内容 4

15305第2章个性化推荐系统概述 4

140982.1推荐系统的基本概念 4

44322.2个性化推荐系统的分类 4

116392.3个性化推荐系统的关键技术 5

27340第3章相关理论和技术基础 5

15663.1人工智能基础 5

246133.1.1知识表示 6

72403.1.2推理 6

242353.1.3搜索 6

293893.1.4规划 6

95883.2机器学习基础 6

321363.2.1监督学习 6

116843.2.2无监督学习 6

68983.2.3强化学习 7

97463.3深度学习基础 7

265663.3.1神经网络 7

94383.3.2卷积神经网络 7

93863.3.3循环神经网络 7

17843.3.4对抗网络 7

261553.3.5转移学习 7

29866第4章个性化推荐算法研究 8

188334.1协同过滤推荐算法 8

316494.1.1用户基于协同过滤推荐算法 8

320834.1.2物品基于协同过滤推荐算法 8

291934.2内容推荐算法 8

87584.2.1物品内容特征提取 8

132364.2.2用户兴趣模型构建 8

292754.2.3个性化推荐 9

44624.3混合推荐算法 9

178684.3.1加权混合推荐算法 9

194274.3.2切片混合推荐算法 9

21084.3.3分层混合推荐算法 9

324534.3.4特征级混合推荐算法 9

4642第5章数据处理与分析 9

179395.1数据预处理 9

100715.1.1数据清洗 9

303875.1.2数据转换 9

122455.1.3数据采样 10

196455.2特征工程 10

90415.2.1特征提取 10

176965.2.2特征组合 10

99245.2.3特征选择 10

178125.3数据可视化与分析 10

48965.3.1数据可视化 10

33155.3.2数据分析 10

58285.3.3用户行为分析 10

30568第6章用户画像构建 11

285186.1用户画像概念与意义 11

156446.2用户画像构建方法 11

267736.3用户画像应用场景 11

18250第7章个性化推荐系统设计 12

273907.1系统架构设计 12

222327.1.1总体架构 12

28377.1.2数据源层 12

207217.1.3数据处理层 12

148057.1.4推荐算法层 12

269287.1.5应用展示层 12

42767.2推荐算法选择与实现 12

241567.2.1协同过滤算法 13

148447.2.2基于内容的推荐算法 13

260517.2.3混合推荐算法 13

166807.2.4算法实现 13

6977.3用户界面设计 13

130517.3.1界面布局 13

129987.3.2交互设计 13

295387.3.3界面风格 13

236867.3.4个性化设置 13

8039第8章系统实现与优化 13

77538.1系统开发环境与工具 13

173448.1.1硬件环境 14

171428.1.2软件环境 14

134958.1.3开发工具 14

58208.2推荐系统实现 14

313648.2.1数据预处理 14

252388.2.2算法选择与实现 14

75078.2.3推荐系统架构 15

196338.3系统功能优化 15

139578.3.1数据存储优化 15

33768.3.2算法优化 15

63828.3.3系统部署与扩展 15

8676第9章系统评估与优化策略 15

123249.1系统评估方法 15

166239.1.1功能评估方法 15

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