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多渠道数据整合优化个性化推荐系统

TOC\o1-2\h\u14228第1章引言 3

254071.1研究背景 3

301711.2研究意义 3

279961.3研究内容与组织结构 4

26699第2章相关理论与技术概述 4

176272.1多渠道数据整合技术 4

128022.1.1数据清洗 4

248912.1.2数据集成 5

127892.1.3数据融合 5

74932.2个性化推荐系统 5

63492.2.1用户建模 5

112562.2.2推荐算法 5

262722.2.3冷启动问题 5

25272.3数据挖掘与机器学习技术 5

223792.3.1分类与回归 6

302352.3.2聚类分析 6

154882.3.3关联规则挖掘 6

63042.3.4深度学习 6

29253第3章多渠道数据采集与预处理 6

264883.1数据来源与采集方法 6

237913.1.1数据来源 6

110183.1.2采集方法 6

276863.2数据预处理技术 7

168273.2.1数据清洗 7

257783.2.2数据转换 7

13723.3数据清洗与融合 7

267833.3.1数据清洗 7

23713.3.2数据融合 7

14718第4章多渠道数据整合方法 7

240724.1传统数据整合方法 7

198824.1.1数据清洗与预处理 7

123404.1.2同义词典与本体映射 8

227144.1.3数据融合算法 8

3594.2基于深度学习的数据整合方法 8

103814.2.1神经网络模型 8

306634.2.2对抗网络（GAN） 8

9034.2.3联邦学习 8

239804.3整合策略与优化 8

230414.3.1多任务学习 8

317174.3.2注意力机制 9

276464.3.3超参数调优 9

28394.3.4模型融合 9

19860第5章用户行为分析与建模 9

74135.1用户行为数据采集 9

183605.1.1数据源选择 9

93235.1.2数据采集方法 9

164605.1.3数据预处理 9

153465.2用户行为特征提取 9

275405.2.1用户行为特征概述 9

9295.2.2用户行为特征提取方法 9

231815.2.3特征工程实践 10

319365.3用户行为模型构建 10

216845.3.1用户行为建模方法 10

140465.3.2用户行为模型评估 10

85085.3.3用户行为模型优化 10

7045.3.4模型应用与更新 10

17097第6章个性化推荐算法 10

168036.1基于内容的推荐算法 10

5496.1.1特征提取 10

234586.1.2用户偏好建模 10

183216.1.3相似度计算 10

323236.1.4推荐列表 10

326666.2协同过滤推荐算法 11

31946.2.1用户基于协同过滤 11

285746.2.1.1用户相似度计算 11

132116.2.1.2推荐项目预测 11

162216.2.2项目基于协同过滤 11

299746.2.2.1项目相似度计算 11

267126.2.2.2推荐列表 11

130536.3深度学习推荐算法 11

1936.3.1神经协同过滤 11

321436.3.2序列推荐模型 11

182456.3.3多模态推荐模型 11

47176.3.4知识图谱嵌入 12

15883第7章多渠道数据融合在个性化推荐中的应用 12

169277.1数据融合方法在推荐系统中的应用 12

221527.1.1数据融合的定义与分类 12

222887.1.2数据融合在推荐系统中的作用 12

320307.2融合多渠道数据的推荐算法设计 12

125947.2.1多渠道数据预处理 12

27287.2.2多渠道数据融合策略 12

91857.2.3基于多渠道数据融合的推荐算法 12

49527.3优化策略与效果评估 12

204167.3.1优