| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 推荐算法研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 几种经典的推荐算法 | 第10-13页 |
| 1.2.2 推荐算法的主要应用 | 第13-14页 |
| 1.2.3 推荐算法研究面临的主要问题 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-18页 |
| 2 关联规则挖掘技术 | 第18-26页 |
| 2.1 关联规则基本概念 | 第18-19页 |
| 2.2 关联规则挖掘的基本过程 | 第19-20页 |
| 2.3 关联规则的一些主流算法 | 第20-22页 |
| 2.4 关联规则的主要应用领域 | 第22-24页 |
| 2.5 数据预处理方法 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 BQ-Apriori算法 | 第26-42页 |
| 3.1 Apriori算法的主要内容 | 第26-27页 |
| 3.2 Apriori算法基本过程 | 第27-29页 |
| 3.2.1 Apriori算法流程图 | 第27-28页 |
| 3.2.2 Apriori算法实例 | 第28-29页 |
| 3.3 Apriori算法性能分析 | 第29-31页 |
| 3.3.1 Apriori算法的优缺点 | 第30页 |
| 3.3.2 Apriori算法的现有改进方法 | 第30-31页 |
| 3.4 BQ-Apriori算法的主要内容 | 第31-35页 |
| 3.4.1 BQ-Apriori算法的基本思想 | 第31-34页 |
| 3.4.2 BQ-Apriori算法的流程图 | 第34-35页 |
| 3.4.3 BQ-Apriori算法实例分析 | 第35页 |
| 3.5 仿真研究与结果分析 | 第35-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 BQ-Apriori算法在农产品交易系统中的应用 | 第42-60页 |
| 4.1 推荐系统推荐问题 | 第42-43页 |
| 4.2 BQ-Apriori算法在农产品交易系统中的商品关联分析 | 第43-45页 |
| 4.3 SOM神经网络在农产品交易系统中的应用 | 第45-52页 |
| 4.3.1 SOM神经网络的基本概念 | 第45-47页 |
| 4.3.2 原始数据来源 | 第47页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第47-52页 |
| 4.4 混合算法推荐系统模型的设计 | 第52-59页 |
| 4.4.1 基于关联规则的推荐系统 | 第52-53页 |
| 4.4.2 基于内容过滤的推荐系统 | 第53-54页 |
| 4.4.3 基于SOM神经网络的推荐系统 | 第54-55页 |
| 4.4.4 融合方法推荐模型设计思路 | 第55-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 5 全文总结与未来展望 | 第60-62页 |
| 5.1 全文总结 | 第60-61页 |
| 5.2 未来展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 在校期间发表的论文、专利、获奖及社会评价等 | 第68页 |