基于的个性化推荐算法优化策略实施案例分享.doc

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基于的个性化推荐算法优化策略实施案例分享

TOC\o1-2\h\u25747第1章引言3

300601.1研究背景3

212141.2研究目的4

160051.3研究方法4

5069第2章个性化推荐算法概述4

78512.1推荐系统发展历程4

91212.1.1初始阶段）4

48662.1.2发展阶段）4

156842.1.3深度学习阶段（2003年至今）5

152912.2个性化推荐算法分类5

218432.2.1基于内容的推荐算法5

254742.2.2协同过滤推荐算法5

67202.2.3混合推荐算法5

152522.2.4深度学习推荐算法5

27212.3个性化推荐算法的应用场景5

146722.3.1电子商务5

314702.3.2视频网站5

106232.3.3社交媒体6

282212.3.4在线音乐6

283262.3.5智能家居6

436第3章个性化推荐算法优化策略6

192293.1用户画像优化6

268353.1.1用户行为数据分析6

237563.1.2用户群体分析6

104343.1.3用户标签动态更新6

244923.1.4多源数据融合6

295033.2项目特征提取与表示6

137003.2.1深度学习技术应用7

178983.2.2多维度特征融合7

257343.2.3上下文信息利用7

227813.2.4特征表示学习7

29823.3相似度计算方法改进7

1773.3.1相似度度量优化7

7463.3.2用户行为加权7

324803.3.3考虑用户评分偏差7

202323.3.4集成学习方法7

2815第4章基于内容的推荐算法优化7

5194.1内容分析法8

162884.1.1项目内容提取8

189304.1.2特征提取8

82144.1.3特征权重计算8

171664.1.4内容相似度计算8

71494.2用户兴趣模型构建8

302574.2.1用户行为数据收集8

312804.2.2用户兴趣特征提取8

126734.2.3用户兴趣权重计算8

37304.2.4用户兴趣模型更新8

183044.3优化策略实施案例8

247684.3.1案例背景8

275424.3.2优化策略9

80054.3.3实施步骤9

16343第5章协同过滤推荐算法优化9

170745.1用户邻居选择策略9

15635.1.1基于用户行为的邻居选择9

109835.1.2基于聚类的邻居选择10

139785.2项目相似度计算方法10

40115.2.1余弦相似度10

42695.2.2皮尔逊相关系数10

99725.2.3改进的项目相似度计算方法10

77865.3冷启动问题解决方案10

139715.3.1基于内容的推荐10

107955.3.2利用社会化信息10

133425.3.3混合推荐算法10

238735.3.4基于模型的冷启动解决方案10

279855.3.5利用外部信息源10

14698第6章深度学习在推荐系统中的应用10

174616.1神经协同过滤模型10

273266.1.1基本原理11

96856.1.2模型结构11

77226.1.3实施案例11

223466.2序列推荐模型11

104296.2.1基本原理11

215966.2.2模型结构11

282336.2.3实施案例11

51406.3优化策略实施案例11

273756.3.1策略一：基于用户行为数据的特征工程11

49196.3.2策略二：多模态信息融合12

162756.3.3策略三：实时推荐与动态更新12

235776.3.4策略四：强化学习在推荐系统中的应用12

11821第7章多任务学习在推荐系统中的应用12

234667.1多任务学习框架12

225147.1.1多任务学习

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