生物农药智能推荐系统的设计与实现
摘要 | 第5-6页 |
abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第10-15页 |
1.1 课题研究背景以及意义 | 第10-12页 |
1.1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
1.1.2 课题研究意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第12页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
1.2.3 生物农药电子商务现状 | 第13页 |
1.3 课题来源以及所做工作 | 第13-14页 |
1.4 本章小结 | 第14-15页 |
第二章 电子商务推荐系统及相关技术 | 第15-24页 |
2.1 电子商务推荐系统概述 | 第15-17页 |
2.1.1 搜索引擎与推荐系统 | 第16-17页 |
2.1.2 电子商务推荐系统 | 第17页 |
2.2 推荐系统的分类 | 第17-19页 |
2.2.1 非个性化推荐系统 | 第17页 |
2.2.2 个性化推荐系统 | 第17-19页 |
2.3 推荐系统结构 | 第19-21页 |
2.4 推荐系统评估 | 第21-23页 |
2.4.1 评估数据获取方法 | 第21-22页 |
2.4.2 评测指标 | 第22-23页 |
2.5 本章小结 | 第23-24页 |
第三章 生物农药智能推荐系统需求分析 | 第24-30页 |
3.1 业务需求分析 | 第24-25页 |
3.2 系统用例分析 | 第25-29页 |
3.3 本章小结 | 第29-30页 |
第四章 生物农药智能推荐系设计 | 第30-64页 |
4.1 生物农药智能推荐系统总体设计 | 第30-35页 |
4.1.1 智能推荐系统总体架构 | 第30-32页 |
4.1.2 系统功能模块设计 | 第32-35页 |
4.2 智能推荐系统推荐策略设计 | 第35-37页 |
4.3 智能推荐系统详细设计 | 第37-48页 |
4.3.1 智能推荐系统接.设计 | 第37-43页 |
4.3.2 智能推荐系统推荐流程 | 第43-48页 |
4.4 推荐算法设计 | 第48-60页 |
4.4.1 Slope One推荐生成器 | 第48-55页 |
4.4.2 关联规则推荐生成器 | 第55-60页 |
4.5 推荐系统数据库设计 | 第60-63页 |
4.6 本章小结 | 第63-64页 |
第五章 生物农药智能推荐系统的实现与测试 | 第64-83页 |
5.1 系统实现技术 | 第64页 |
5.2 系统分层实现 | 第64-71页 |
5.2.1 DAL层 | 第66-69页 |
5.2.2 BLL层 | 第69-70页 |
5.2.3 Web层 | 第70-71页 |
5.3 核心算法实现 | 第71-75页 |
5.3.1 Slopeone算法实现 | 第71-73页 |
5.3.2 关联规则算法实现 | 第73-75页 |
5.4 智能推荐系统推荐结果评估与分析 | 第75-77页 |
5.4.1 推荐结果测试实验设计 | 第75页 |
5.4.2 推荐结果评估分析 | 第75-77页 |
5.5 系统测试 | 第77-82页 |
5.5.1 测试目的 | 第77页 |
5.5.2 测试方法 | 第77-78页 |
5.5.3 测试结果 | 第78-82页 |
5.6 本章小结 | 第82-83页 |
第六章 总结与展望 | 第83-84页 |
致谢 | 第84-85页 |
参考文献 | 第85-87页 |
攻硕期间取得的研究成果 | 第87-88页 |