| 目录 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-13页 |
| ·国内电子商务的发展现状 | 第10-11页 |
| ·信息过载 | 第11-12页 |
| ·推荐系统在电子商务网站中的应用 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文研究内容和结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 推荐系统相关概述 | 第16-30页 |
| ·推荐系统架构 | 第16-18页 |
| ·推荐引擎的工作原理 | 第18-19页 |
| ·推荐引擎的分类 | 第19-20页 |
| ·推荐机制 | 第20-24页 |
| ·基于人口统计学的推荐机制 | 第20-22页 |
| ·基于内容的推荐机制 | 第22页 |
| ·基于协同过滤的推荐机制 | 第22-24页 |
| ·推荐系统评测 | 第24-26页 |
| ·推荐系统实验方法 | 第24-25页 |
| ·评测指标 | 第25-26页 |
| ·推荐系统的应用 | 第26-30页 |
| 第3章 数据采集 | 第30-38页 |
| ·相关技术简介 | 第30-31页 |
| ·Heritrix 简介 | 第30页 |
| ·Jsoup 简介 | 第30-31页 |
| ·系统设计与实现 | 第31-36页 |
| ·采集网页模块 | 第31-33页 |
| ·抽取内容模块 | 第33-36页 |
| ·发布内容模块 | 第36页 |
| ·实验 | 第36-37页 |
| ·实验数据 | 第36-37页 |
| ·实验结果与评估 | 第37页 |
| ·实验小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于标签的物品推荐算法 | 第38-46页 |
| ·传统的基于物品的协同过滤算法 | 第38-39页 |
| ·基于标签的物品推荐算法的提出 | 第39-40页 |
| ·用户偏好标签推断算法 | 第40-42页 |
| ·LFM（Latent Factor Model）隐语义模型 | 第42-46页 |
| 第5章 实验设计与结果分析 | 第46-50页 |
| ·实验数据 | 第46-47页 |
| ·实验设置 | 第47页 |
| ·实验结果 | 第47-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |