电子商务中个性化推荐模型的研究
| 第一章 引言 | 第1-17页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-14页 |
| ·电子商务的发展趋势 | 第10-11页 |
| ·个性化信息服务的应用现状 | 第11-14页 |
| ·问题的提出 | 第14-15页 |
| ·创新之处与基本结构 | 第15-17页 |
| 第二章 信息模型的构建 | 第17-32页 |
| ·个性化推荐模型概述 | 第17-18页 |
| ·模型的构建原则 | 第17页 |
| ·模型的功能及特性 | 第17-18页 |
| ·产品信息模型 | 第18-21页 |
| ·产品类别的划分 | 第18页 |
| ·产品基本信息的表示 | 第18-19页 |
| ·产品特征属性的提取 | 第19-20页 |
| ·产品特征向量的表示 | 第20-21页 |
| ·顾客偏好的动态挖掘 | 第21-26页 |
| ·动态顾客文件的建立 | 第23页 |
| ·顾客行为轨迹的提取 | 第23-24页 |
| ·顾客偏好的确定 | 第24-26页 |
| ·顾客信息模型 | 第26-31页 |
| ·顾客信息模型的构建 | 第26-27页 |
| ·顾客信息的提取 | 第27-28页 |
| ·顾客信息模型的维护 | 第28-30页 |
| ·顾客特征向量的表示 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 推荐模块的设计 | 第32-48页 |
| ·个性化推荐技术 | 第32-41页 |
| ·协同过滤技术 | 第32-33页 |
| ·前瞻选择抽样算法 | 第33-37页 |
| ·基于偏好的协同过滤 | 第37-38页 |
| ·修正余弦相似度计算 | 第38-40页 |
| ·相似度阈值设定 | 第40-41页 |
| ·各子模块的功能设计 | 第41-44页 |
| ·产品信息模型管理模块 | 第41页 |
| ·顾客偏好提取模块 | 第41-42页 |
| ·顾客信息模型管理模块 | 第42页 |
| ·抽样模块 | 第42-43页 |
| ·过滤模块 | 第43页 |
| ·检索模块 | 第43-44页 |
| ·推荐模块 | 第44页 |
| ·模型的整体构建 | 第44-47页 |
| ·模型的整体结构 | 第44-45页 |
| ·模型的工作流程 | 第45-46页 |
| ·模型的数据环境 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 实验及实验结果分析 | 第48-54页 |
| ·对照实验设计 | 第48页 |
| ·实验的实现 | 第48-50页 |
| ·实验数据 | 第48-50页 |
| ·实验评价标准 | 第50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-52页 |
| ·实验过程 | 第50-52页 |
| ·结论分析 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 结论与展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录 | 第59-67页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第67页 |
