基于电子商务平台的保险推荐系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-23页 |
| 1.1 现有电子商务推荐系统简介 | 第7-21页 |
| 1.1.1 Amazon | 第8-13页 |
| 1.1.2 豆瓣网 | 第13-16页 |
| 1.1.3 京东商城 | 第16-19页 |
| 1.1.4 各大电子商务网站推荐系统的比较与分析 | 第19-21页 |
| 1.2 保险推荐简介 | 第21页 |
| 1.3 本文工作及结构 | 第21-22页 |
| 1.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第二章 需求分析与总体设计 | 第23-28页 |
| 2.1 需求分析 | 第23-24页 |
| 2.2 可行性分析 | 第24-25页 |
| 2.3 系统开发环境 | 第25页 |
| 2.4 保险推荐系统的模块划分 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 详细设计 | 第28-56页 |
| 3.1 客户和产品信息量化指标描述 | 第28-30页 |
| 3.1.1 客户属性数据量化指标描述 | 第28-29页 |
| 3.1.2 客户行为数据量化指标描述 | 第29-30页 |
| 3.1.3 保险产品的量化 | 第30页 |
| 3.2 数据库设计 | 第30-40页 |
| 3.2.1 客户属性和行为数据表 | 第30-32页 |
| 3.2.2 产品属性表 | 第32-36页 |
| 3.2.3 销售数据表 | 第36-39页 |
| 3.2.4 推荐结果表 | 第39-40页 |
| 3.3 推荐流程图 | 第40-44页 |
| 3.4 推荐算法实现 | 第44-55页 |
| 3.4.1 日志预处理 | 第44-46页 |
| 3.4.2 基于统计的推荐算法 | 第46-49页 |
| 3.4.3 基于关联规则的推荐算法 | 第49-50页 |
| 3.4.4 基于协同过滤的推荐算法 | 第50-54页 |
| 3.4.5 基于内容的推荐算法 | 第54-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 算法与系统测试 | 第56-60页 |
| 4.1 算法测试 | 第56-57页 |
| 4.2 系统测试 | 第57页 |
| 4.2.1 系统功能 | 第57页 |
| 4.2.2 技术指标 | 第57页 |
| 4.3 推荐系统测试的用户界面 | 第57-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 部署和对接 | 第60-65页 |
| 5.1 保险推荐系统的架构 | 第60页 |
| 5.2 部署技术方案 | 第60-61页 |
| 5.3 项目部署 | 第61-64页 |
| 5.3.1 配置服务器和数据库 | 第61页 |
| 5.3.2 导入数据库SQL脚本 | 第61页 |
| 5.3.3 部署项目 | 第61-64页 |
| 5.3.4 推荐服务使用 | 第64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 本文的主要成果 | 第65页 |
| 6.2 当前工作的不足 | 第65-66页 |
| 6.3 未来改进方向 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
