| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 基于k-最近邻算法的电信套餐推荐模型研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外推荐方法研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 论文的主要研究工作以及组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章k-最近邻算法描述 | 第11-15页 |
| 2.1 k-最近邻算法 | 第11-13页 |
| 2.2 k-最近邻算法的决策过程 | 第13-14页 |
| 2.3 本章小结 | 第14-15页 |
| 第三章 电信套餐特征信息的提取及建立 | 第15-20页 |
| 3.1 电信套餐基本概念 | 第15页 |
| 3.2 电信用户信息收集与整理 | 第15-17页 |
| 3.3 电信用户消费行为特征 | 第17-18页 |
| 3.4 电信套餐特征 | 第18-19页 |
| 3.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第四章 基于k-最近邻的电信套餐推荐模型 | 第20-26页 |
| 4.1 电信套餐推荐模型描述 | 第20-21页 |
| 4.2 数据获取流程 | 第21-25页 |
| 4.2.1 构建测试样本集 | 第21-23页 |
| 4.2.2 设定K值 | 第23-24页 |
| 4.2.3 用户邻居集和相似度的计算 | 第24-25页 |
| 4.3 用户推荐套餐的确定 | 第25页 |
| 4.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第五章 基于k-最近邻的电信套餐推荐模型的设计与实验分析 | 第26-38页 |
| 5.1 电信套餐推荐模型的需求分析 | 第26页 |
| 5.2 数据库逻辑结构设计 | 第26-28页 |
| 5.3 系统功能及流程 | 第28-32页 |
| 5.4 实验设置 | 第32-37页 |
| 5.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第六章 总结与展望 | 第38-40页 |
| 6.1 总结 | 第38-39页 |
| 6.2 展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-42页 |
| 致谢 | 第42页 |