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一个基于聚类算法的推荐系统的设计与实现

第一章 绪论第1-12页
   ·推荐系统第7-9页
   ·聚类第9-11页
   ·本文工作第11-12页
第二章 电子商务推荐系统第12-26页
   ·电子商务推荐系统的分类第12-14页
   ·电子商务推荐系统的工作流程第14-20页
     ·获取信息第15-16页
     ·信息预处理第16-17页
     ·形成推荐第17-19页
     ·显示结果第19-20页
   ·电子商务推荐系统的常用推荐技术第20-25页
     ·贝叶斯网络(Bayesian Network)第21页
     ·Horting 图(Horting Graph)第21页
     ·关联规则(Association Rules)第21-22页
     ·协作式过滤技术(Collaborative Filtering)第22-23页
     ·聚类(Clustering)第23-25页
   ·小结第25-26页
第三章 NERMS 中资源推荐系统的设计第26-46页
   ·NERMS 概述第26-29页
   ·NERMS 的电子商务模块第29-30页
   ·资源推荐系统的设计第30-45页
     ·获取信息第31-32页
     ·信息预处理第32-35页
     ·计算相似度第35-38页
     ·资源聚类第38-43页
     ·找近邻第43-44页
     ·显示结果第44-45页
     ·运行时机的选取第45页
   ·小结第45-46页
第四章 NERMS 中资源推荐系统的实现第46-53页
   ·NERMS 的体系结构第46-47页
   ·资源推荐系统的数据结构第47-49页
   ·资源推荐系统的开发流程第49-50页
   ·资源推荐系统的实现第50-52页
     ·获取信息第50页
     ·信息预处理第50-51页
     ·形成推荐第51页
     ·显示结果第51-52页
   ·小结第52-53页
第五章 结束语第53-54页
   ·工作总结第53页
   ·工作展望第53-54页
参考文献第54-56页
摘要第56-57页
Abstract第57-59页
致谢第59-60页
导师及作者简介第60页

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