首页--经济论文--贸易经济论文--国内贸易经济论文--商品流通与市场论文--商品销售论文--电子贸易、网上贸易论文

电子商务中推荐系统的应用与设计

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 研究目标和研究内容第12页
        1.3.1 研究目标第12页
        1.3.2 研究内容第12页
    1.4 论文结构和内容安排第12-14页
第二章 电子商务推荐系统相关技术介绍第14-20页
    2.1 推荐系统综述第14-15页
        2.1.1 电子商务中的推荐系统第14-15页
        2.1.2 推荐系统作用第15页
    2.2 推荐系统模型及算法介绍第15-17页
        2.2.1 协同过滤模型第15-16页
        2.2.2 基于内容的推荐模型第16页
        2.2.3 基于关联规则的推荐模型第16-17页
        2.2.4 基于图的推荐模型第17页
    2.3 推荐系统算法比较第17页
    2.4 推荐系统需要解决的问题第17-18页
        2.4.1 数据的稀疏性第17-18页
        2.4.2 推荐系统的评价第18页
        2.4.3 推荐系统的冷启动第18页
    2.5 推荐系统评测第18-19页
    2.6 推荐系统算法选择第19页
    2.7 本章小结第19-20页
第三章 推荐系统需求分析第20-28页
    3.1 业务分析第20页
    3.2 系统需求第20-21页
    3.3 系统需求第21-24页
        3.3.1 系统架构第21-22页
        3.3.2 模块设计第22页
        3.3.3 功能设计第22-23页
        3.3.4 推荐系统用例图第23-24页
    3.4 数据库设计第24-27页
        3.4.1 数据库概要设计第24页
        3.4.2 数据库表结构设计第24-27页
    3.5 本章小结第27-28页
第四章 推荐系统算法设计第28-38页
    4.1 算法简介第28页
    4.2 用户信息采集第28页
    4.3 数据预处理算法第28-32页
        4.3.1 两个商品的关联算法第29-30页
        4.3.2 两个小类的关联算法第30页
        4.3.3 其它计算商品关联的方法第30-32页
    4.4 相关商品间相似度计算公式第32-33页
    4.5 用户兴趣算法第33页
    4.6 小类中商品选择第33-35页
        4.6.1 小类中所有商品兴趣度成度计算第33-34页
        4.6.2 小类中所有商品兴趣度计算实例第34-35页
    4.7 用户特征提取第35-37页
        4.7.1 用户填写第35-37页
        4.7.2 用户历史行为获取第37页
    4.8 本章小结第37-38页
第五章 推荐系统页面介绍第38-46页
    5.1 推荐页面总体介绍第38-39页
    5.2 推荐页面各功能简介第39-40页
    5.3 推荐系统应用第40-45页
        5.3.1 商品详情页第40-41页
        5.3.2 购物车页第41-42页
        5.3.3 店铺页第42-43页
        5.3.4 小类页第43页
        5.3.5 个人中心首页第43-44页
        5.3.6 我的关注页第44-45页
    5.4 本章小结第45-46页
第六章 推荐系统部署与测试第46-56页
    6.1 系统部署第46-48页
        6.1.1 系统基础架构第46-47页
        6.1.2 LNMP环境搭建第47-48页
    6.2 页面功能实现第48-49页
    6.3 推荐页面展示第49-52页
        6.3.1 首页第49-50页
        6.3.2 登录页面第50页
        6.3.3 后台页面第50-51页
        6.3.4 商品详情页第51-52页
        6.3.5 购物车页第52页
    6.4 系统测试第52-53页
    6.5 系统应用效果分析第53-54页
    6.6 本章小结第54-56页
第七章 总结与展望第56-58页
    7.1 总结第56页
    7.2 展望第56-58页
参考文献第58-60页
致谢第60页

论文共60页,点击 下载论文
上一篇:基于深度学习的多标签文本分类的研究与实现
下一篇:光伏电站防孤岛策略与系统研究