电子商务个性化推荐模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-15页 |
| ·电子商务发展趋势 | 第11-13页 |
| ·个性化服务应用现状 | 第13-15页 |
| ·问题的提出 | 第15-17页 |
| ·论文主要工作与基本结构 | 第17-19页 |
| 2 电子商务个性化服务相关理论 | 第19-27页 |
| ·电子商务个性化服务 | 第19-22页 |
| ·电子商务个性化服务的概念 | 第19页 |
| ·电子商务个性化推荐服务的研究内容 | 第19-20页 |
| ·电子商务个性化推荐服务的特点 | 第20-21页 |
| ·电子商务个性化推荐服务的意义 | 第21页 |
| ·个性化推荐服务的体系结构 | 第21-22页 |
| ·个性化推荐服务主要技术 | 第22-26页 |
| ·用户建模技术 | 第22-23页 |
| ·个性化推荐技术介绍及比较 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 信息模型 | 第27-44页 |
| ·个性化推荐模型概述 | 第27-28页 |
| ·模型的构建原则 | 第27-28页 |
| ·模型的功能及特性 | 第28页 |
| ·产品信息模型 | 第28-32页 |
| ·产品类别的划分 | 第28-29页 |
| ·产品基本信息的表示 | 第29页 |
| ·产品特征属性的提取 | 第29-31页 |
| ·产品特征向量的表示 | 第31-32页 |
| ·顾客偏好的动态挖掘 | 第32-37页 |
| ·动态顾客文件的建立 | 第34-35页 |
| ·顾客行为轨迹的提取 | 第35-36页 |
| ·顾客偏好的确定 | 第36-37页 |
| ·顾客信息模型 | 第37-42页 |
| ·顾客信息模型的构建 | 第37-38页 |
| ·顾客信息的提取 | 第38-40页 |
| ·顾客信息模型的维护 | 第40-41页 |
| ·顾客特征向量的表示 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 4 个性化推荐服务 | 第44-61页 |
| ·个性化推荐技术 | 第44-52页 |
| ·前瞻选择抽样算法 | 第44-47页 |
| ·基于项目与用户组合的协同过滤算法 | 第47-49页 |
| ·修正余弦相似度计算 | 第49-51页 |
| ·相似度阈值设定 | 第51-52页 |
| ·模块功能设计 | 第52-56页 |
| ·产品信息模型管理模块 | 第52页 |
| ·顾客偏好提取模块 | 第52-53页 |
| ·顾客信息模型管理模块 | 第53-54页 |
| ·抽样模块 | 第54页 |
| ·过滤模块 | 第54-55页 |
| ·检索模块 | 第55页 |
| ·推荐模块 | 第55-56页 |
| ·模型构建 | 第56-60页 |
| ·模型的整体结构 | 第56-57页 |
| ·模型的工作流程 | 第57-58页 |
| ·模型的数据环境 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 5 实验及结果分析 | 第61-67页 |
| ·实验设计 | 第61-62页 |
| ·实现 | 第62-64页 |
| ·实验数据 | 第62-63页 |
| ·实验评价标准 | 第63-64页 |
| ·结果分析 | 第64-66页 |
| ·实验过程 | 第64-66页 |
| ·结论分析 | 第66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 6 结论与展望 | 第67-68页 |
| ·全文工作总结 | 第67页 |
| ·下一步工作展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 附录 | 第74-76页 |
