基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统研究
| 1 绪论 | 第1-12页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·研究内容和意义 | 第10-11页 |
| ·论文的内容安排 | 第11-12页 |
| 2 数据挖掘技术概述 | 第12-28页 |
| ·数据挖掘概述 | 第12页 |
| ·WEB 数据挖掘 | 第12-17页 |
| ·Web 数据挖掘的定义 | 第13-14页 |
| ·Web 数据挖掘的分类 | 第14-16页 |
| ·Web 数据挖掘特点 | 第16-17页 |
| ·电子商务中WEB 数据挖掘的应用 | 第17-23页 |
| ·电子商务中进行Web 数据挖掘的数据源 | 第18-19页 |
| ·电子商务中Web 数据挖掘的过程 | 第19-21页 |
| ·电子商务中Web 数据挖掘的主要技术 | 第21-23页 |
| ·电子商务推荐系统基础理论 | 第23-28页 |
| ·电子商务推荐系统 | 第23-24页 |
| ·电子商务推荐系统的作用 | 第24-25页 |
| ·推荐系统中采用的方法 | 第25-26页 |
| ·电子商务推荐系统分类 | 第26-28页 |
| 3 电子商务推荐系统模型研究和建立 | 第28-43页 |
| ·电子商务推荐系统的框架设计 | 第28-32页 |
| ·离线模块结构设计 | 第29-30页 |
| ·在线模块结构设计 | 第30-32页 |
| ·数据库管理系统选择 | 第32页 |
| ·WEB 数据预处理 | 第32-37页 |
| ·数据清洗 | 第33-35页 |
| ·用户识别 | 第35-36页 |
| ·会话识别 | 第36页 |
| ·路径补充 | 第36-37页 |
| ·模式分析 | 第37-38页 |
| ·会话管理器 | 第38-40页 |
| ·会话管理器的主要功能 | 第38-39页 |
| ·分离多用户 | 第39-40页 |
| ·对话管理器 | 第40-41页 |
| ·推荐器 | 第41-43页 |
| 4 电子商务推荐算法及改进 | 第43-58页 |
| ·个性化商品的推荐算法在模型中的实现 | 第44-48页 |
| ·关联规则 | 第44-46页 |
| ·关联规则本模型中的应用及实现 | 第46-48页 |
| ·个性化页面的推荐算法研究 | 第48-56页 |
| ·Web 访问用户的聚类 | 第48-52页 |
| ·个性化页面推荐结果的产生 | 第52-55页 |
| ·聚类推荐算法改进 | 第55-56页 |
| ·原型系统试验 | 第56-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·工作总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-63页 |
