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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

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