一种B2C电子商务推荐系统的应用研究
第一章 前言 | 第1-12页 |
·研究背景 | 第8-9页 |
·信息过载问题 | 第9页 |
·本文研究思路和实用价值 | 第9-10页 |
·本文内容和结构安排 | 第10-12页 |
第二章 电子商务B2C 网站与个性化营销 | 第12-24页 |
·电子商务B2C 网站介绍 | 第12-14页 |
·电子商务概念与模式 | 第12-13页 |
·电子商务B2C 网站类型 | 第13-14页 |
·我国B2C 电子商务发展 | 第14-16页 |
·我国B2C 电子商务发展历程 | 第14-15页 |
·我国互联网用户现状 | 第15-16页 |
·电子商务个性化营销简介 | 第16-19页 |
·个性化营销介绍 | 第16-17页 |
·电子商务个性化 | 第17-19页 |
·电子商务个性化营销分析 | 第19-24页 |
·互联网时代消费者需求的新特征 | 第19-21页 |
·网上商店提高顾客忠诚度方法分析 | 第21-24页 |
第三章 B2C 网站商品信息过载和推荐系统 | 第24-36页 |
·信息过载简介 | 第24-25页 |
·传统意义上的信息过载 | 第24页 |
·信息时代的信息过载 | 第24-25页 |
·信息过载问题研究 | 第25-27页 |
·国外对信息过载问题研究的历史回顾 | 第25-26页 |
·互联网信息过载和个性化搜索 | 第26-27页 |
·电子商务推荐系统 | 第27-31页 |
·电子商务推荐系统介绍 | 第27-29页 |
·电子商务推荐系统主要推荐策略 | 第29-31页 |
·国内外B2C 网站推荐功能的比较分析 | 第31-36页 |
·国内网站推荐功能比较 | 第32-33页 |
·国内与国外网站推荐功能比较 | 第33页 |
·我国B2C 网站推荐策略分析 | 第33-36页 |
第四章 电子商务推荐系统相关技术 | 第36-48页 |
·Web 日志和Web 数据挖掘 | 第36-42页 |
·Web 日志简介 | 第36-38页 |
·Web 数据挖掘简介 | 第38-42页 |
·电子商务协同过滤推荐算法 | 第42-48页 |
·电子商务推荐算法简介 | 第42-44页 |
·协同过滤简介 | 第44-48页 |
第五章 M 网站电子商务推荐系统 | 第48-66页 |
·中国移动CRBT 服务简介 | 第48-49页 |
·国内外移动音乐市场情况 | 第49-53页 |
·移动音乐市场相关概念 | 第49-50页 |
·国内外移动音乐市场发展情况 | 第50-53页 |
·国内CRBT 发展情况分析 | 第53-57页 |
·国内CRBT 市场情况分析 | 第53-54页 |
·国内用户使用CRBT 业务情况 | 第54-57页 |
·M 网站推荐系统需求分析 | 第57-60页 |
·M 网站介绍 | 第57-58页 |
·M 网站服务内容 | 第58页 |
·M 网站推荐系统需求分析 | 第58-60页 |
·M 网站电子商务推荐系统 | 第60-66页 |
·研究规划 | 第60-61页 |
·实验数据预处理 | 第61-62页 |
·数据分析 | 第62-66页 |
结束语 | 第66-67页 |
致谢 | 第67-68页 |
参考文献 | 第68-70页 |
附录一 名词术语中英文对照表 | 第70页 |