基于ACP方法的智能电子商务推荐系统
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-12页 |
| ·电子商务及其发展 | 第9-10页 |
| ·电子商务中的推荐 | 第10-12页 |
| 第2章 文献综述 | 第12-23页 |
| ·推荐系统简介 | 第12-14页 |
| ·推荐系统的起源 | 第12-13页 |
| ·推荐系统的构成 | 第13页 |
| ·推荐系统的目标 | 第13-14页 |
| ·对推荐系统的评价指标 | 第14页 |
| ·电子商务推荐方法——基于内容的推荐方法 | 第14-16页 |
| ·电子商务推荐方法——协同过滤算法 | 第16-18页 |
| ·协同过滤算法简介 | 第16-17页 |
| ·协同过滤算法中的相似性计算方法 | 第17-18页 |
| ·协同过滤算法的缺陷与改进 | 第18页 |
| ·电子商务推荐方法——混合方法 | 第18-19页 |
| ·融入基于内容方法的协同过滤算法 | 第18-19页 |
| ·其他混合推荐系统 | 第19页 |
| ·独立推荐系统的推荐结果相结合 | 第19页 |
| ·传统电子商务推荐方法小结 | 第19-20页 |
| ·ACP 方法概述 | 第20-21页 |
| ·计算实验 | 第20页 |
| ·人工系统 | 第20-21页 |
| ·平行系统 | 第21页 |
| ·基于智能体的建模与仿真方法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于 ACP 方法的建模与仿真 | 第23-34页 |
| ·ACP 体系框架 | 第23-25页 |
| ·平行系统框架 | 第23-24页 |
| ·人工系统中的购物逻辑 | 第24-25页 |
| ·数据库设计框架 | 第25-28页 |
| ·数据表关系框架 | 第25-26页 |
| ·各数据表简介 | 第26-28页 |
| ·实验整体流程框架 | 第28-29页 |
| ·用户信息的保存与载入 | 第28-29页 |
| ·用户浏览界面与仿真的触发 | 第29页 |
| ·仿真运行流程 | 第29页 |
| ·基于智能体的仿真与仿真软件介绍 | 第29-30页 |
| ·基于智能体的仿真 | 第29-30页 |
| ·仿真软件——Anylogic | 第30页 |
| ·仿真程序运行流程 | 第30-32页 |
| ·仿真初始化 | 第30-31页 |
| ·近似邻居智能体的筛选 | 第31-32页 |
| ·计算购买动机 | 第32页 |
| ·完成计算实验，将推荐结果存储 | 第32页 |
| ·仿真界面 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 购买决策与推荐算法设计 | 第34-43页 |
| ·购买动机综述 | 第34-36页 |
| ·确定性条件下的多目标决策问题 | 第34-36页 |
| ·实验中使用的购买动机公式 | 第36页 |
| ·价格敏感度 | 第36-37页 |
| ·价格敏感度分析 | 第36-37页 |
| ·价格敏感度公式 | 第37页 |
| ·质量敏感度 | 第37-39页 |
| ·质量敏感度分析 | 第37-38页 |
| ·质量敏感度公式 | 第38-39页 |
| ·易受他人影响程度 | 第39页 |
| ·标签系统 | 第39-41页 |
| ·标签系统与整体算法的组织 | 第39-40页 |
| ·标签系统的作用方式 | 第40-41页 |
| ·动态收入认定 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 界面与实验平台设计 | 第43-48页 |
| ·注册界面 | 第43-44页 |
| ·登录界面 | 第44页 |
| ·商品浏览与详情界面 | 第44-47页 |
| ·购物车界面 | 第47页 |
| ·推荐与评价反馈页面 | 第47-48页 |
| 第6章 算例测试与实验 | 第48-60页 |
| ·小规模算例测试 | 第48-51页 |
| ·测试用户样本 | 第48-49页 |
| ·推荐结果 | 第49页 |
| ·推荐结果分析——收入水平的影响 | 第49-50页 |
| ·推荐结果分析——标签的影响 | 第50-51页 |
| ·推荐结果分析——与外界环境或事件相关的推荐 | 第51页 |
| ·现场实验 | 第51-57页 |
| ·实验设计 | 第51-52页 |
| ·前期准备 | 第52-55页 |
| ·实验流程 | 第55页 |
| ·实验数据处理 | 第55页 |
| ·描述性统计 | 第55-56页 |
| ·按推荐类型区分的双样本 t 检验 | 第56页 |
| ·推荐结果的多样性分析 | 第56-57页 |
| ·推荐运行时间与商品数量关系 | 第57-59页 |
| ·算例测试软硬件配置情况 | 第57页 |
| ·算例测试数据处理 | 第57页 |
| ·得到推荐所需时间与商品数量关系图表 | 第57-59页 |
| ·得到推荐所需时间与商品数量关系算例分析 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第7章 结论与未来研究 | 第60-63页 |
| ·基于 ACP 方法的在线推荐系统的优势 | 第60-61页 |
| ·直接对人的行为的描述与刻画 | 第60页 |
| ·对人偏离绝对理性的描述 | 第60页 |
| ·对人的偏好改变和外界环境事件因素的响应 | 第60-61页 |
| ·强大的可扩展性 | 第61页 |
| ·未来研究方向 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第68页 |
