协同过滤技术在电子商务推荐系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题背景及国内外发展现状 | 第8-10页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·国内外发展现状 | 第9-10页 |
| ·电子商务推荐系统研究内容 | 第10页 |
| ·本文结构 | 第10-11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 第2章 电子商务推荐系统 | 第12-22页 |
| ·电子商务简介 | 第12-13页 |
| ·电子商务推荐系统简介 | 第13-19页 |
| ·电子商务推荐系统的构成 | 第13-15页 |
| ·电子商务推荐系统的作用 | 第15-16页 |
| ·电子商务推荐系统的分类 | 第16-18页 |
| ·电子商务推荐系统与个性化服务 | 第18-19页 |
| ·电子商务推荐技术 | 第19-21页 |
| ·关联规则 | 第19页 |
| ·聚类 | 第19-20页 |
| ·贝叶斯网络 | 第20页 |
| ·Horting图 | 第20-21页 |
| ·协同过滤 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 协同过滤在电子商务推荐系统中的应用 | 第22-34页 |
| ·协同过滤的实现 | 第22-23页 |
| ·协同过滤技术 | 第23-28页 |
| ·基于用户的协同过滤 | 第23-27页 |
| ·基于项目的协同过滤 | 第27-28页 |
| ·协同过滤存在的问题以及现有的解决办法 | 第28-33页 |
| ·协同过滤在电子商务推荐系统应用中存在的问题 | 第28-30页 |
| ·现有的解决办法 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于协同过滤和聚类的组合推荐系统 | 第34-47页 |
| ·组合推荐 | 第34-36页 |
| ·组合推荐的优势 | 第34-35页 |
| ·组合推荐技术 | 第35页 |
| ·基于协同过滤和聚类的组合推荐 | 第35-36页 |
| ·改进的协同过滤组合推荐系统 | 第36-40页 |
| ·改进算法的提出 | 第36-39页 |
| ·推荐系统框架设计 | 第39-40页 |
| ·改进的推荐算法 | 第40-45页 |
| ·推荐算法组成模块 | 第40-43页 |
| ·算法设计和说明 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 实验设计和结果分析 | 第47-54页 |
| ·实验数据 | 第47页 |
| ·实验设计 | 第47-48页 |
| ·度量标准 | 第47-48页 |
| ·实验方案 | 第48页 |
| ·实验过程 | 第48-51页 |
| ·实验结果 | 第51-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·本文总结 | 第54页 |
| ·工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
