| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 关联规则算法在国内外的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 电子商务推荐系统的相关背景和技术概述 | 第13-25页 |
| 2.1 推荐系统 | 第13-17页 |
| 2.2 并行FP-Growth算法 | 第17-20页 |
| 2.3 系统中运用的关键技术 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于商务推荐的关联规则算法的改进设计 | 第25-35页 |
| 3.1 基于置信度的FP-Growth算法的并行实现 | 第25-28页 |
| 3.1.1 问题分析 | 第25页 |
| 3.1.2 概念定义 | 第25-26页 |
| 3.1.3 算法设计与实现 | 第26-28页 |
| 3.2 基于时效度和兴趣度概念的FP-Growth算法 | 第28-31页 |
| 3.2.1 时效度 | 第28-29页 |
| 3.2.2 兴趣度 | 第29-31页 |
| 3.2.3 算法事务的权值的形成 | 第31页 |
| 3.3 基于分层和用户偏好程度的TOP-K算法 | 第31-33页 |
| 3.3.1 问题提出 | 第32页 |
| 3.3.2 补充算法的设计方案 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 电子商务推荐引擎的设计与实现 | 第35-55页 |
| 4.1 项目背景 | 第35-36页 |
| 4.1.1 业务视角 | 第35页 |
| 4.1.2 技术视角 | 第35-36页 |
| 4.2 系统架构设计 | 第36-39页 |
| 4.2.1 总体架构设计 | 第36-37页 |
| 4.2.2 功能架构设计 | 第37-39页 |
| 4.3 主要功能模块设计 | 第39-50页 |
| 4.3.1 离线计算模块设计 | 第40-47页 |
| 4.3.2 在线推荐优化设计 | 第47-50页 |
| 4.4 模块测试和系统测试 | 第50-54页 |
| 4.4.1 数据选取情况 | 第50页 |
| 4.4.2 软硬件资源配置 | 第50页 |
| 4.4.3 评估指标分析 | 第50-51页 |
| 4.4.4 实验结果及分析 | 第51-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结及展望 | 第55-59页 |
| 5.1 研究总结 | 第55-56页 |
| 5.2 主要的创新点 | 第56页 |
| 5.3 下一步研究方向 | 第56-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第65页 |