基于离群数据挖掘的电子商务推荐系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究内容与方法 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第11页 |
| ·研究方法 | 第11页 |
| ·技术路线 | 第11-12页 |
| ·研究创新点 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 2 电子商务推荐系统及其技术研究 | 第14-27页 |
| ·电子商务推荐系统的现状分析 | 第14-15页 |
| ·电子商务推荐系统的主要理论 | 第15-22页 |
| ·电子商务推荐系统的主要作用 | 第15-16页 |
| ·电子商务推荐系统的技术方法 | 第16-19页 |
| ·电子商务推荐系统的应用类型 | 第19-22页 |
| ·基于协同过滤的推荐技术 | 第22-25页 |
| ·电子商务推荐系统的发展方向 | 第25-27页 |
| 3 面向 Web 环境的离群数据挖掘及其技术研究 | 第27-44页 |
| ·数据挖掘在 Web 环境中的应用 | 第27-33页 |
| ·数据挖掘在 Web 环境中应用的必要性 | 第27页 |
| ·Web 挖掘和传统数据挖掘的区别 | 第27页 |
| ·Web 挖掘的特点 | 第27-28页 |
| ·Web 挖掘的类型 | 第28-33页 |
| ·离群数据挖掘及其技术 | 第33-41页 |
| ·离群数据的概念 | 第33-34页 |
| ·离群数据挖掘的技术方法 | 第34-38页 |
| ·离群数据挖掘的研究热点 | 第38-41页 |
| ·面向 Web 环境的离群数据挖掘 | 第41-44页 |
| 4 基于离群数据挖掘的电子商务推荐系统设计 | 第44-51页 |
| ·电子商务推荐系统框架设计 | 第44-46页 |
| ·电子商务推荐系统总体结构设计 | 第44-45页 |
| ·离线模块结构设计 | 第45页 |
| ·在线模块结构设计 | 第45-46页 |
| ·基于离群数据挖掘的电子商务推荐模型 | 第46-51页 |
| ·模型建立 | 第46-48页 |
| ·过程设计 | 第48页 |
| ·模型补充与优化 | 第48-51页 |
| 5 实验分析 | 第51-60页 |
| ·实验设计 | 第51-52页 |
| ·数据来源 | 第51-52页 |
| ·实验环境 | 第52页 |
| ·评价标准 | 第52页 |
| ·结果与分析 | 第52-60页 |
| ·基于传统协同过滤方法的推荐 | 第52-55页 |
| ·基于离群程度模型的推荐 | 第55-56页 |
| ·基于优化的离群数据程度模型的推荐 | 第56-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·研究工作总结 | 第60页 |
| ·研究展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 附录 | 第69-76页 |
