基于个性化推荐的电子商务网站系统设计与实现
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 面临的挑战 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 2 相关理论与关键技术 | 第15-23页 |
| 2.1 个性化推荐系统概述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 概念 | 第15页 |
| 2.1.2 基本架构 | 第15-16页 |
| 2.1.3 类型 | 第16-17页 |
| 2.2 关键技术 | 第17-23页 |
| 2.2.1 JSP技术简介 | 第17-18页 |
| 2.2.2 B/S架构简介 | 第18-19页 |
| 2.2.3 用户兴趣建模 | 第19页 |
| 2.2.4 关联规则 | 第19-20页 |
| 2.2.5 基于内容的过滤 | 第20页 |
| 2.2.6 协同过滤 | 第20-21页 |
| 2.2.7 数据库开发技术 | 第21-23页 |
| 3 系统需求分析 | 第23-30页 |
| 3.1 设计目标 | 第23页 |
| 3.2 功能需求 | 第23-26页 |
| 3.2.1 功能概述 | 第23-24页 |
| 3.2.2 功能分析 | 第24-26页 |
| 3.2.3 推荐流程 | 第26页 |
| 3.3 非功能性需求 | 第26-30页 |
| 3.3.1 个性化信息获取及隐私保护 | 第26-27页 |
| 3.3.2 界面需求及说明 | 第27-30页 |
| 4 基于个性推荐的电子商务网站系统设计 | 第30-47页 |
| 4.1 系统总体框架设计 | 第30-31页 |
| 4.1.1 技术架构 | 第30-31页 |
| 4.1.2 系统的逻辑结构 | 第31页 |
| 4.2 功能结构设计 | 第31-38页 |
| 4.2.1 数据采集模块 | 第33-34页 |
| 4.2.2 推荐引擎 | 第34-36页 |
| 4.2.3 推荐结果处理模块 | 第36-37页 |
| 4.2.4 用户交互模块 | 第37页 |
| 4.2.5 系统管理模块 | 第37-38页 |
| 4.3 推荐算法设计 | 第38-42页 |
| 4.3.1 商品内容相似度计算算法 | 第38-39页 |
| 4.3.2 用户偏好推荐算法 | 第39-42页 |
| 4.3.3 广义的推荐 | 第42页 |
| 4.4 数据库设计 | 第42-44页 |
| 4.4.1 概念数据模型 | 第42-43页 |
| 4.4.2 物理数据模型 | 第43-44页 |
| 4.5 数据表设计 | 第44-47页 |
| 5 基于个性化推荐的电子商务网站系统的实现 | 第47-63页 |
| 5.1 硬件环境 | 第47页 |
| 5.2 基础功能实现 | 第47-49页 |
| 5.3 推荐功能实现 | 第49-56页 |
| 5.3.1 数据收集模块 | 第49-51页 |
| 5.3.2 推荐结果处理模块 | 第51-55页 |
| 5.3.3 用户交互模块 | 第55-56页 |
| 5.3.4 系统管理模块 | 第56页 |
| 5.4 系统搭建 | 第56-59页 |
| 5.4.1 接口调用流程图 | 第56页 |
| 5.4.2 推荐服务接口 | 第56页 |
| 5.4.3 关键代码实现 | 第56-59页 |
| 5.5 系统测试 | 第59-63页 |
| 5.5.1 测试目的 | 第59-60页 |
| 5.5.2 测试方法 | 第60-62页 |
| 5.5.3 测试结果 | 第62-63页 |
| 6 结论 | 第63-65页 |
| 6.1 本文的主要工作 | 第63页 |
| 6.2 未来的工作 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
