基于数据挖掘的网上商城个性化推荐模型研究

摘要	第5-6页
ABSTRACT	第6-7页
第一章 绪论	第8-14页
1.1 选题的背景和意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-13页
1.3 本文的主要研究内容	第13页
1.4 本文的组织结构	第13-14页
第二章 数据挖掘理论与技术	第14-25页
2.1 数据挖掘理论	第14-17页
2.2 推荐模型采用的主要挖掘技术与方法	第17-24页
2.3 本章小结	第24-25页
第三章 网上商城个性化推荐分析及数据预处理	第25-34页
3.1 网上商城个性化推荐现状	第25页
3.2 网上商城个性化推荐研究目标	第25-26页
3.3 网上商城个性化推荐模型的数据预处理	第26-33页
3.4 本章小结	第33-34页
第四章 网上商城个性化推荐模型的设计	第34-55页
4.1 网上商城个性化推荐模型的商业理解	第34-35页
4.2 数据描述	第35页
4.3 自动分类技术建立购买行为预测模型	第35-42页
4.4 Kohonen算法建立产品推荐模型	第42-46页
4.5 K-means算法建立页面推荐模型	第46-50页
4.6 Apriori算法建立商品关联推荐模型	第50-54页
4.7 本章小结	第54-55页
第五章 网上商城个性化推荐系统总体设计	第55-59页
5.1 推荐系统设计原则	第55页
5.2 推荐系统总体设计	第55-57页
5.3 推荐模型嵌入系统	第57页
5.4 推荐模型应用到系统面临的问题	第57-58页
5.5 本章小结	第58-59页
第六章 总结与展望	第59-60页
6.1 总结	第59页
6.2 不足与展望	第59-60页
参考文献	第60-63页
致谢	第63-64页
在校期间发表的论文和参加的项目	第64页