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基于人工智能的个性化推荐系统开发

TOC\o1-2\h\u30039第1章引言 3

178741.1个性化推荐系统概述 3

313341.2人工智能在推荐系统中的应用 3

233741.3研究目的与意义 4

10909第2章相关技术概述 4

237542.1机器学习基础 4

172572.1.1监督学习 4

163282.1.2无监督学习 4

7392.1.3强化学习 5

302342.2深度学习简介 5

305382.2.1神经网络 5

291682.2.2卷积神经网络（CNN） 5

69912.2.3循环神经网络（RNN） 5

223762.3数据挖掘与知识发觉 5

117552.3.1关联规则挖掘 5

122032.3.2聚类分析 5

270142.3.3决策树 6

20948第3章个性化推荐系统架构 6

76123.1系统框架设计 6

62013.1.1整体架构 6

20653.1.2模块划分 6

278543.2推荐算法模块 6

274533.2.1协同过滤算法 7

198883.2.2内容推荐算法 7

87093.2.3深度学习推荐算法 7

130983.3用户画像构建 7

45423.3.1用户特征选取 7

191133.3.2特征表示与处理 7

168673.3.3用户画像建模 7

221343.3.4用户画像更新 7

18793第4章数据处理与预处理 8

164414.1数据采集与清洗 8

19814.1.1数据采集 8

73074.1.2数据清洗 8

37154.2数据存储与管理 8

41314.2.1数据存储 8

27144.2.2数据管理 9

192984.3数据预处理技术 9

117594.3.1特征工程 9

141554.3.2数据降维 9

269084.3.3数据采样 9

1833第5章用户画像构建方法 10

314765.1用户画像概述 10

154705.2用户特征提取 10

198085.2.1人口统计学特征 10

221665.2.2用户行为特征 10

46725.2.3用户兴趣特征 10

304815.2.4社交网络特征 10

266625.3用户画像更新与优化 10

167645.3.1增量更新 11

200125.3.2动态调整 11

170795.3.3用户反馈机制 11

100345.3.4聚类分析 11

157725.3.5模型融合 11

20545第6章推荐算法研究 11

292716.1协同过滤算法 11

109946.1.1算法原理 11

239976.1.2算法分类 11

174036.1.3算法改进 12

61576.2内容推荐算法 12

162246.2.1算法原理 12

304636.2.2特征表示 12

160786.2.3算法流程 12

299686.3深度学习推荐算法 12

235946.3.1算法原理 12

123966.3.2常用模型 12

249356.3.3模型优化 13

9700第7章冷启动问题及其解决方法 13

286887.1冷启动问题概述 13

124967.2基于用户的冷启动策略 13

77327.2.1利用用户注册信息 13

242737.2.2基于社会化信息的推荐 13

316307.2.3利用用户历史行为数据 13

242667.2.4基于内容的推荐 13

187267.3基于项目的冷启动策略 13

196037.3.1利用项目元数据 14

160607.3.2基于项目的相似度推荐 14

264047.3.3基于模型迁移的推荐 14

216867.3.4利用用户反馈 14

27987第8章个性化推荐系统评估 14

323708.1评估指标与方法 14

320968.1.1准确性指标 14

246148.1.2覆盖率指标 15

301668.1.3新颖性指标 15

93918.1.4满意度指标 15

27078.2离线评估与在线评估 15

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