关联分类算法及其在电子商务推荐系统中的应用研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 序言 | 第7-11页 |
| ·选题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·关联分类算法 | 第8-9页 |
| ·本文研究内容 | 第9-11页 |
| 第2章 电子商务推荐与关联分类算法 | 第11-21页 |
| ·电子商务推荐系统 | 第11-14页 |
| ·电子商务推荐系统的定义和流程 | 第11-12页 |
| ·电子商务推荐系统的组成 | 第12-13页 |
| ·电子商务推荐系统的主要问题 | 第13-14页 |
| ·关联分类简介 | 第14-15页 |
| ·关联分类算法的定义 | 第14页 |
| ·关联分类算法的过程 | 第14-15页 |
| ·关联分类算法中的主要问题 | 第15页 |
| ·关联分类算法的核心环节 | 第15-18页 |
| ·类关联规则的产生 | 第15-16页 |
| ·规则的排序方法 | 第16-17页 |
| ·规则集的剪枝 | 第17页 |
| ·应用规则分类 | 第17-18页 |
| ·常见的关联分类算法 | 第18-21页 |
| ·传统的关联分类算法 | 第18-19页 |
| ·RMR算法 | 第19页 |
| ·CSMC算法 | 第19-20页 |
| ·MCAR算法 | 第20-21页 |
| 第3章 有效的规则产生及剪枝策略 | 第21-32页 |
| ·压缩规则集 | 第21-24页 |
| ·类关联规则 | 第21-22页 |
| ·压缩规则集的定义 | 第22-23页 |
| ·压缩规则集的性质 | 第23-24页 |
| ·规则产生策略 | 第24-28页 |
| ·传统的规则产生策略 | 第24-25页 |
| ·ECLAT算法 | 第25-26页 |
| ·基于ECLAT的规则产生策略 | 第26-28页 |
| ·剪枝策略 | 第28-32页 |
| ·规则产生过程中的剪枝 | 第29-30页 |
| ·覆盖剪枝 | 第30-32页 |
| 第4章 关联分类算法的设计与实现 | 第32-44页 |
| ·算法的前期准备 | 第32-33页 |
| ·算法的数据处理 | 第32-33页 |
| ·生成规则的处理 | 第33页 |
| ·算法的设计与实现 | 第33-36页 |
| ·关联分类算法的设计 | 第33-34页 |
| ·类关联规则的产生 | 第34-36页 |
| ·规则剪枝与分类器的构建 | 第36页 |
| ·应用规则分类 | 第36页 |
| ·关联分类算法中的兴趣度研究 | 第36-40页 |
| ·支持度-置信度框架的缺点 | 第37-38页 |
| ·可以被用于关联分类的兴趣度 | 第38-40页 |
| ·实验结果 | 第40-44页 |
| ·规则压缩率 | 第40-41页 |
| ·规则数量 | 第41-42页 |
| ·分类准确度 | 第42-43页 |
| ·关于兴趣度的实验 | 第43-44页 |
| 第5章 电子商务推荐系统中的关联分类 | 第44-52页 |
| ·基于关联分类的推荐算法的设计 | 第44-47页 |
| ·问题描述 | 第44-45页 |
| ·处理数据集说明 | 第45-46页 |
| ·推荐系统的结构 | 第46-47页 |
| ·基于关联分类的推荐算法的实现 | 第47-49页 |
| ·关联分类算法的运用 | 第47-48页 |
| ·代码的组成结构 | 第48-49页 |
| ·算法结果分析 | 第49-52页 |
| ·数据结果分析 | 第49-51页 |
| ·应用效果 | 第51-52页 |
| 第6章 结论与展望 | 第52-54页 |
| ·研究结论与总结 | 第52页 |
| ·文中局限性与研究展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
