基于数据挖掘技术的个性化网上书店系统的设计研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 前言 | 第8-13页 |
| ·选题的背景 | 第8-9页 |
| ·选题的意义 | 第9页 |
| ·论文研究内容 | 第9-11页 |
| ·论文研究思路与关键技术 | 第11-12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 课题相关的技术基础 | 第13-20页 |
| ·电子商务概述 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘概述 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第14页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第14页 |
| ·数据挖掘的常用技术 | 第14-16页 |
| ·JSP 概述 | 第16-17页 |
| ·JSP 简介 | 第16页 |
| ·JSP 特点 | 第16-17页 |
| ·Struts 简介 | 第17-18页 |
| ·Struts 概述 | 第17-18页 |
| ·Struts 体系结构 | 第18页 |
| ·Struts 优点 | 第18页 |
| ·Hibernate 概述 | 第18-20页 |
| ·Hibernate 简介 | 第18-19页 |
| ·Hibernate 的优势 | 第19-20页 |
| 第3章 网店数据挖掘模型和算法 | 第20-29页 |
| ·基于聚类的数据预处理 | 第20-24页 |
| ·用户信息预处理 | 第20-21页 |
| ·簇间距离 | 第21页 |
| ·簇的比例数和权值 | 第21-22页 |
| ·适合度函数 | 第22页 |
| ·聚类算法的描述 | 第22-24页 |
| ·基于兴趣度的商品相关性模型 | 第24-29页 |
| ·支持度和置信度介绍 | 第24-25页 |
| ·商品的综合兴趣度 | 第25-26页 |
| ·基于综合兴趣度的关联算法 | 第26-29页 |
| 第4章 网上书店的需求分析 | 第29-35页 |
| ·系统的设计思想 | 第29-31页 |
| ·系统的总体设计思想 | 第29-30页 |
| ·个性系统的设计思想 | 第30-31页 |
| ·系统的需求分析 | 第31-35页 |
| ·用户购物流程 | 第31-32页 |
| ·用户操作系统功能分析 | 第32-33页 |
| ·图书管理系统功能介绍 | 第33-35页 |
| 第5章 个性化购物网站的设计与实现 | 第35-69页 |
| ·开发环境 | 第35页 |
| ·操作系统 | 第35页 |
| ·WEB 服务器 | 第35页 |
| ·后台数据库 | 第35页 |
| ·开发技术 | 第35页 |
| ·网上书店数据库设置 | 第35-38页 |
| ·图书信息表 | 第36页 |
| ·用户购物信息登记表 | 第36-37页 |
| ·用户信息表 | 第37页 |
| ·订单信息表 | 第37-38页 |
| ·系统功能设计与实现 | 第38-56页 |
| ·用户登录 | 第38-41页 |
| ·网上书店主页 | 第41-47页 |
| ·购物篮 | 第47-49页 |
| ·订单 | 第49-56页 |
| ·系统运行环境与测试运行情况 | 第56-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
