社交化图书电子商务个性化推荐系统的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 社交化电子商务 | 第12-13页 |
| 1.3.2 个性化推荐 | 第13-16页 |
| 1.4 本文所做的工作 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 社交化图书电子商务总体方案 | 第19-26页 |
| 2.1 系统需求分析 | 第19-20页 |
| 2.2 系统总体功能结构 | 第20-22页 |
| 2.3 图书推荐和好友推荐流程 | 第22-23页 |
| 2.4 系统架构设计 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于社交和协同过滤的图书推荐算法研究 | 第26-43页 |
| 3.1 用户行为数据挖掘 | 第26-30页 |
| 3.1.1 日志文件 | 第27页 |
| 3.1.2 数据清洗和信息提取 | 第27-29页 |
| 3.1.3 用户识别 | 第29页 |
| 3.1.4 用户偏好提取 | 第29-30页 |
| 3.2 基于协同过滤的推荐 | 第30-36页 |
| 3.2.1 协同过滤算法基本原理 | 第30-31页 |
| 3.2.2 基于用户的协同过滤 | 第31-32页 |
| 3.2.3 基于项目的协同过滤 | 第32-33页 |
| 3.2.4 两种推荐算法比较 | 第33-34页 |
| 3.2.5 改进的基于项目的协同过滤 | 第34-36页 |
| 3.3 基于社交网络的推荐 | 第36-38页 |
| 3.4 基于社交和协同过滤的混合推荐方法 | 第38-39页 |
| 3.5 算法测试 | 第39-42页 |
| 3.5.1 实验数据集 | 第39-40页 |
| 3.5.2 测评指标 | 第40页 |
| 3.5.3 实验设计与分析 | 第40-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于社交和兴趣的好友推荐算法研究 | 第43-54页 |
| 4.1 基于社交网络图的好友推荐 | 第43-47页 |
| 4.1.1 社交网络表示 | 第43-44页 |
| 4.1.2 基于Jaccard系数的好友相似度 | 第44-46页 |
| 4.1.3 改进的Jaccard系数的好友相似度 | 第46-47页 |
| 4.2 基于用户兴趣的好友推荐 | 第47-48页 |
| 4.3 基于社交和兴趣的好友推荐 | 第48-49页 |
| 4.4 算法测试 | 第49-52页 |
| 4.4.1 实验数据集 | 第49页 |
| 4.4.2 测评指标 | 第49-50页 |
| 4.4.3 实验设计与分析 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 社交化图书电子商务个性化推荐系统的实现 | 第54-76页 |
| 5.1 系统软件开发框架 | 第54-55页 |
| 5.2 基于UML的系统设计建模 | 第55-57页 |
| 5.3 社交化图书电子商务的实现 | 第57-65页 |
| 5.3.1 服务端功能实现 | 第57-61页 |
| 5.3.2 客户端功能实现 | 第61-65页 |
| 5.4 推荐系统的实现 | 第65-72页 |
| 5.4.1 图书推荐系统整体流程 | 第66-67页 |
| 5.4.2 好友推荐系统的整体流程 | 第67-68页 |
| 5.4.3 离线数据建模 | 第68-70页 |
| 5.4.4 在线图书推荐 | 第70-71页 |
| 5.4.5 在线好友推荐 | 第71-72页 |
| 5.5 系统压力测试 | 第72-75页 |
| 5.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 总结与展望 | 第76-79页 |
| 6.1 总结 | 第76页 |
| 6.2 展望 | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的项目 | 第85页 |
