| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 第一节 研究背景与研究意义 | 第7-9页 |
| 第二节 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 第三节 研究内容及框架 | 第11-13页 |
| 第四节 本文创新之处 | 第13-15页 |
| 第二章 电子商务推荐相关技术 | 第15-27页 |
| 第一节 电子商务推荐系统概述 | 第15-16页 |
| 第二节 主要推荐算法的阐述 | 第16-23页 |
| 第三节 推荐算法的评价标准 | 第23-25页 |
| 第四节 推荐算法面临的挑战 | 第25-27页 |
| 第三章 协同过滤算法的改进 | 第27-41页 |
| 第一节 受限玻尔兹曼机介绍 | 第27-33页 |
| 第二节 深度信念网络介绍 | 第33-34页 |
| 第三节 深度信念网络和协同过滤算法相结合 | 第34-41页 |
| 第四章 实证分析 | 第41-61页 |
| 第一节 实证环境 | 第41页 |
| 第二节 实验数据集 | 第41-43页 |
| 第三节 实验设计 | 第43-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 第一节 论文总结 | 第61-62页 |
| 第二节 论文展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |