Agent电子商务推荐系统下协同过滤技术研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·电子商务推荐系统相关研究综述 | 第11-17页 |
| ·电子商务推荐系统发展历程 | 第11-12页 |
| ·国外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-17页 |
| ·研究意义和内容 | 第17-19页 |
| ·研究意义 | 第17-18页 |
| ·研究内容 | 第18-19页 |
| 2 电子商务推荐系统相关理论及技术 | 第19-30页 |
| ·Agent 技术 | 第19页 |
| ·数据挖掘 | 第19-20页 |
| ·数据仓库 | 第20-21页 |
| ·推荐技术 | 第21-30页 |
| ·协同过滤推荐 | 第21-25页 |
| ·基于内容的推荐 | 第25页 |
| ·基于规则的推荐 | 第25-27页 |
| ·基于人口统计信息的推荐 | 第27页 |
| ·基于效用的推荐 | 第27-28页 |
| ·基于知识发现的推荐 | 第28页 |
| ·混合推荐 | 第28-30页 |
| 3 Agent 电子商务推荐系统（ARS）设计 | 第30-45页 |
| ·电子商务推荐系统概述 | 第30-33页 |
| ·电子商务推荐系统概念 | 第30页 |
| ·电子商务推荐系统分类 | 第30-31页 |
| ·电子商务推荐系统结构 | 第31-32页 |
| ·电子商务推荐系统作用 | 第32-33页 |
| ·Agent 电子商务推荐系统(ARS)分析 | 第33-36页 |
| ·背景分析 | 第33-34页 |
| ·领域分析 | 第34-35页 |
| ·柔性分析 | 第35-36页 |
| ·Agent 电子商务推荐系统（ARS）详细设计 | 第36-45页 |
| ·系统构架 | 第36-37页 |
| ·功能描述 | 第37-41页 |
| ·运行流程 | 第41-45页 |
| 4 基于ARS 模型的协同过滤推荐的改进研究 | 第45-62页 |
| ·基于ARS 模型的协同过滤推荐的研究背景 | 第45-47页 |
| ·传统协同过滤推荐存在的问题 | 第45-46页 |
| ·满足ARS 模型特点要求 | 第46-47页 |
| ·基于显性评分的协同过滤推荐算法研究 | 第47-56页 |
| ·传统协同过滤推荐算法分析 | 第47-49页 |
| ·基于显性评分的协同过滤推荐算法的研究 | 第49-52页 |
| ·基于显性评分的协同过滤推荐算法的实现 | 第52-54页 |
| ·改进算法实验测试结果评估 | 第54-56页 |
| ·基于隐性访问的协同过滤推荐算法研究 | 第56-62页 |
| ·基于隐性访问的协同过滤推荐算法分析 | 第56-57页 |
| ·基于隐性访问的协同过滤推荐算法的研究 | 第57-59页 |
| ·基于隐性访问的协同过滤推荐算法的实现 | 第59-61页 |
| ·改进算法优势评价 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 作者简历 | 第67-68页 |
| 学位论文数据集 | 第68-69页 |
