多渠道营销的智能化推荐平台.doc

多渠道营销的智能化推荐平台

TOC\o1-2\h\u2105第1章多渠道营销概述 3

185631.1多渠道营销的定义与价值 3

95441.2多渠道营销的发展趋势 4

212481.3智能化推荐平台在多渠道营销中的作用 4

26350第2章智能化推荐平台技术基础 5

226102.1数据挖掘与处理技术 5

121112.1.1数据预处理技术 5

206832.1.2关联规则挖掘技术 5

166832.1.3聚类分析技术 5

227842.2机器学习与深度学习技术 5

246542.2.1监督学习技术 5

2422.2.2无监督学习技术 5

211372.2.3深度学习技术 5

321292.3用户画像与行为分析 5

117722.3.1用户画像构建技术 5

57872.3.2用户行为分析技术 6

12132.3.3用户群体分析技术 6

16325第3章多渠道营销策略制定 6

179403.1渠道选择与整合 6

301813.1.1渠道类型分析 6

90613.1.2渠道选择原则 6

52493.1.3渠道整合策略 6

7773.2营销目标与策略制定 6

96753.2.1营销目标设定 7

57953.2.2营销策略制定 7

31213.3智能化推荐平台在营销策略中的应用 7

63903.3.1数据分析与挖掘 7

64763.3.2用户画像构建 7

60323.3.3个性化推荐策略 7

13743.3.4营销策略优化 7

37953.3.5跨渠道营销协同 7

5064第4章智能化推荐算法概述 7

48854.1协同过滤算法 8

215324.1.1用户基于的协同过滤算法 8

225114.1.2物品基于的协同过滤算法 8

114384.2内容推荐算法 8

120304.2.1特征提取 8

7284.2.2用户兴趣模型构建 8

86024.2.3推荐 8

139084.3混合推荐算法 8

95524.3.1加权混合 9

41764.3.2切换混合 9

105304.3.3特征级混合 9

31104.3.4模型级混合 9

27101第5章用户画像构建 9

201955.1用户数据收集与预处理 9

117785.1.1数据源选择 9

30755.1.2数据采集方法 9

199895.1.3数据预处理 9

186995.2用户特征提取与建模 9

215895.2.1用户特征体系构建 10

161005.2.2特征提取方法 10

59195.2.3用户建模 10

202645.3用户画像更新与维护 10

29615.3.1用户行为跟踪 10

298875.3.2画像更新策略 10

148895.3.3画像维护与优化 10

4735第6章智能化推荐系统设计 10

198256.1推荐系统架构设计 10

224436.1.1整体架构 10

130526.1.2数据层 10

290586.1.3服务层 11

187396.1.4应用层 11

149166.1.5展示层 11

104516.2推荐系统模块设计与实现 11

228666.2.1推荐算法模块 11

202286.2.2用户行为分析模块 11

95536.2.3商品关联分析模块 11

218696.3推荐系统评估与优化 11

247066.3.1推荐系统评估 11

40256.3.2推荐系统优化 12

26788第7章跨渠道用户行为分析与预测 12

251857.1用户行为数据采集与处理 12

325427.1.1数据源的选择与接入 12

12157.1.2数据预处理 12

131227.1.3数据整合与融合 12

124667.2跨渠道用户行为模型构建 12

20277.2.1用户行为特征提取 12

52057.2.2跨渠道用户行为建模 12

304047.2.3模型评估与优化 13

160357.3用户购买意愿预测与营销策略优化 13

181617.3.1用户购买意愿预测 13

179127.3.2营销策略优化 13