| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 电子商务个性化推荐系统国内外研究现状分析 | 第7-10页 |
| ·电子商务个性化推荐系统综述 | 第7-8页 |
| ·电子商务个性化推荐系统的概念 | 第7-8页 |
| ·电子商务个性化推荐系统的作用 | 第8页 |
| ·电子商务个性化推荐系统主要存在的四个问题 | 第8-9页 |
| ·电子商务个性化推荐系统研究热点和方向 | 第9-10页 |
| 第二章 个性化推荐在保险业的可行性问题研究 | 第10-15页 |
| ·我国保险电子商务发展状况研究 | 第10页 |
| ·推荐系统应用的可行性分析 | 第10-11页 |
| ·应用于保险业的个性化推荐系统系统描述 | 第11-15页 |
| ·问题的提出 | 第11页 |
| ·问题的解决思路 | 第11-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第三章 个性化推荐系统工作原理分析 | 第15-20页 |
| ·电子商务个性化推荐的主要技术 | 第15-16页 |
| ·协同过滤 | 第15页 |
| ·数据挖掘 | 第15-16页 |
| ·电子商务个性化推荐的工作原理分析 | 第16-18页 |
| ·个性化推荐系统描述 | 第18-20页 |
| ·系统体系结构 | 第18-19页 |
| ·数据源 | 第19页 |
| ·推荐流程模型 | 第19-20页 |
| 第四章 推荐引擎原型系统结构剖析与研究 | 第20-35页 |
| ·推荐引擎工作原理剖析 | 第20-22页 |
| ·推荐引擎的产生 | 第20页 |
| ·推荐引擎的本质 | 第20-22页 |
| ·数据来源 | 第22-23页 |
| ·用户行为 | 第22页 |
| ·日志文件 | 第22-23页 |
| ·对数据的预处理 | 第23-29页 |
| ·数据规范 | 第24-25页 |
| ·定义用户 | 第25-26页 |
| ·定义会话 | 第26-27页 |
| ·重整路径 | 第27-28页 |
| ·确定序列 | 第28-29页 |
| ·规则的生成——以关联规则为例 | 第29-35页 |
| ·关联规则的概念 | 第29页 |
| ·关联规则约束综述 | 第29-35页 |
| 第五章 推荐引擎改进方法的设计与实现 | 第35-44页 |
| ·规则约束方法一——用CAP 算法对生成的规则进行二次过滤 | 第35-38页 |
| ·算法定义 | 第35-36页 |
| ·应用设计说明 | 第36-37页 |
| ·算法设计 | 第37-38页 |
| ·规则约束方法二——用基于兴趣度的 FP-TREE 算法对规则进行约束 | 第38-40页 |
| ·基于兴趣度的FP-Tree 算法定义 | 第38页 |
| ·应用设计说明 | 第38-39页 |
| ·算法设计 | 第39-40页 |
| ·实验设计与验证 | 第40-44页 |
| ·数据样本选取与实验目的 | 第41页 |
| ·实验环境 | 第41页 |
| ·选取实验数据集 | 第41-42页 |
| ·实验过程与结论 | 第42-44页 |
| 第六章 改进后的个性化推荐系统的实现 | 第44-48页 |
| ·系统开发的环境与工具 | 第44-45页 |
| ·客户机服务器 | 第44页 |
| ·数据库服务器 | 第44-45页 |
| ·应用服务器 | 第45页 |
| ·系统实现的关键技术 | 第45-46页 |
| ·关联规则的挖掘技术 | 第45页 |
| ·WEB 推荐技术 | 第45-46页 |
| ·离线系统与在线部分的结合 | 第46页 |
| ·系统的测试与调试 | 第46-48页 |
| 第七章 总结 | 第48-51页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| ·研究前景展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 附录 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 详细摘要 | 第56-61页 |