| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 推荐系统研究内容及国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 推荐系统研究内容 | 第8-9页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.3 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.4 推荐系统在移动电子商务中的应用及面临的问题 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容与组织结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 数据挖掘及关联规则相关技术 | 第15-27页 |
| 2.1 数据挖掘技术 | 第15-16页 |
| 2.1.1 数据挖掘概述 | 第15页 |
| 2.1.2 数据挖掘过程 | 第15-16页 |
| 2.2 关联规则挖掘技术 | 第16-26页 |
| 2.2.1 关联规则概念 | 第16-17页 |
| 2.2.2 关联规则挖掘分类 | 第17-18页 |
| 2.2.3 Apriori 算法 | 第18-20页 |
| 2.2.4 FP-growth 算法 | 第20-25页 |
| 2.2.5 apriori 算法与 FP-growth 算法比较分析 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于关联规则的移动电子商务推荐系统模型研究与设计 | 第27-40页 |
| 3.1 移动电子商务推荐系统特征分析 | 第27-28页 |
| 3.2 基于关联规则的移动电子商务推荐模型体系结构分析与设计 | 第28-32页 |
| 3.2.1 推荐系统总体结构分析 | 第28-31页 |
| 3.2.2 推荐系统总体结构设计 | 第31-32页 |
| 3.3 推荐模型功能分析 | 第32-33页 |
| 3.4 推荐模型流程分析 | 第33-34页 |
| 3.5 推荐模型各模块分析与设计 | 第34-36页 |
| 3.5.1 系统离线模块设计 | 第34-35页 |
| 3.5.2 系统在线模块设计 | 第35-36页 |
| 3.6 后台数据库设计 | 第36-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-40页 |
| 4 关联规则在移动电子商务推荐系统中的应用 | 第40-53页 |
| 4.1 应用背景 | 第40页 |
| 4.2 数据预处理 | 第40-44页 |
| 4.2.1 数据源的获取 | 第40-42页 |
| 4.2.2 数据准备 | 第42-44页 |
| 4.3 挖掘计算的步骤与实现 | 第44-47页 |
| 4.3.1 实现思想 | 第44-45页 |
| 4.3.2 算法实现 | 第45-47页 |
| 4.4 关联规则库的生成 | 第47-49页 |
| 4.5 在线推荐实现 | 第49-52页 |
| 4.5.1 实现原理及步骤 | 第49-50页 |
| 4.5.2 推荐结果展示与评价 | 第50-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 总结和展望 | 第53-55页 |
| 5.1 研究总结 | 第53-54页 |
| 5.2 展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第58页 |
