| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第9-14页 |
| ·电子商务推荐系统概述 | 第9-10页 |
| ·电子商务推荐系统的技术标准 | 第10页 |
| ·推荐技术分类 | 第10-11页 |
| ·推荐结果的应用 | 第11页 |
| ·主要的推荐算法 | 第11-12页 |
| ·商务推荐系统的研究热点与难点 | 第12-14页 |
| ·本文研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第15-26页 |
| ·数据挖掘技术 | 第15-19页 |
| ·关联规则挖掘 | 第15-17页 |
| ·聚类算法挖掘 | 第17-19页 |
| ·XML 介绍 | 第19-23页 |
| ·开发环境 | 第23-26页 |
| ·Eclipse 3.2 + MyEclipse 5.5 | 第23-24页 |
| ·JAVA | 第24-25页 |
| ·SQL Server 2005 | 第25-26页 |
| 第三章 多模型推荐框架与关键推荐算法 | 第26-41页 |
| ·多模型推荐系统设计 | 第26-28页 |
| ·网站的数据流程分析 | 第26页 |
| ·多模型推荐系统设计框架 | 第26-28页 |
| ·推荐算法的研究与改进 | 第28-30页 |
| ·Apriori 算法的研究与改进 | 第28-29页 |
| ·Clique 算法的研究与改进 | 第29-30页 |
| ·推荐算法实现 | 第30-38页 |
| ·Apriori 算法实现 | 第30-35页 |
| ·Clique 算法实现 | 第35-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-41页 |
| ·关联实验结果与分析 | 第38-39页 |
| ·聚类实验结果与分析 | 第39-41页 |
| 第四章 系统设计与实现 | 第41-46页 |
| ·系统需求分析 | 第41-42页 |
| ·推荐系统设计 | 第42页 |
| ·推荐系统工作流程 | 第42-43页 |
| ·系统与网站的整合 | 第43-44页 |
| ·系统实现 | 第44-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·总结 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-49页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |