基于数据挖掘的个性化营销算法的设计与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·论文的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘概述 | 第11-16页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第13页 |
| ·数据挖掘的应用领域 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的挑战 | 第14-15页 |
| ·关联规则挖掘 | 第15-16页 |
| ·电子商务个性化推荐的研究现状 | 第16-17页 |
| ·论文主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文结构安排 | 第18-19页 |
| 第二章 电子商务及推荐系统研究与调研 | 第19-30页 |
| ·电子商务个性化推荐系统概述 | 第19-25页 |
| ·电子商务个性化推荐系统概念 | 第19-20页 |
| ·电子商务个性化推荐系统的作用 | 第20页 |
| ·电子商务个性化推荐系统的构成 | 第20-22页 |
| ·个性化推荐系统的整体框架及应用流程 | 第22-24页 |
| ·个性化推荐系统的研究内容 | 第24-25页 |
| ·当前推荐系推荐中常用的推荐技术 | 第25-30页 |
| ·基于内容的推荐 | 第26-27页 |
| ·协同过滤算法 | 第27-28页 |
| ·关联规则推荐算法 | 第28页 |
| ·推荐系统面临的挑战 | 第28-30页 |
| 第三章 电信运营商套餐推荐数据集分析 | 第30-35页 |
| ·电信运营商套餐推荐数据介绍 | 第30-31页 |
| ·电信运营商套餐推荐数据集的构造及其特点 | 第31-32页 |
| ·电信运营商套餐推荐数据集 | 第31-32页 |
| ·电信运营商套餐推荐数据集特点分析 | 第32页 |
| ·电信运营商用户数据的特点 | 第32-35页 |
| 第四章 一种电信运营商套餐推荐的用户推荐方法 | 第35-53页 |
| ·问题的提出 | 第35-36页 |
| ·算法内容 | 第36-46页 |
| ·相关问题的介绍 | 第36-42页 |
| ·Closet与Closet+算法 | 第36-37页 |
| ·其他分类方法 | 第37-39页 |
| ·相关定义 | 第39-42页 |
| ·形式化模型和特征区间映射 | 第42-43页 |
| ·实验步骤 | 第43-44页 |
| ·实验环境 | 第44-46页 |
| ·实验结果 | 第46-53页 |
| ·验证数据集及验证方法介绍 | 第47页 |
| ·算法验证实验 | 第47-51页 |
| ·本文提出算法的推荐结果 | 第51-52页 |
| ·结果分析/结论 | 第52-53页 |
| 第五章 结束语 | 第53-54页 |
| ·本文总结 | 第53页 |
| ·今后工作 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第57页 |
