电子商务个性化推荐系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·个性化推荐系统的研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 2 电子商务个性化推荐系统 | 第13-19页 |
| ·电子商务个性化推荐系统概述 | 第13-15页 |
| ·电子商务个性化推荐系统的基本概念 | 第13-14页 |
| ·电子商务个性化推荐引擎的基本架构 | 第14-15页 |
| ·电子商务个性化推荐系统中运用的关键技术 | 第15-17页 |
| ·主要的推荐方法 | 第15-16页 |
| ·cookie 技术 | 第16页 |
| ·solr 站内全文检索系统 | 第16-17页 |
| ·HTTPCWS 中文分词系统 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-19页 |
| 3 用户行为及产品特征建模和组合加权推荐算法 | 第19-29页 |
| ·用户行为模型的建立和更新 | 第19-23页 |
| ·用户行为模型的建立 | 第19-21页 |
| ·用户行为模型的更新 | 第21-23页 |
| ·产品特征模型的构建 | 第23-24页 |
| ·基于内容和协同过滤的组合推荐算法 | 第24-27页 |
| ·基于用户的协同过滤推荐算法 | 第24-25页 |
| ·基于内容的个性化推荐算法 | 第25-26页 |
| ·基于内容和协同过滤的加权组合推荐算法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 4 电子商务个性化推荐系统的设计 | 第29-37页 |
| ·电子商务个性化推荐系统前端设计 | 第29-30页 |
| ·首页推荐模块设计 | 第29页 |
| ·浏览页面-相似产品推荐 | 第29页 |
| ·购买产品-相关产品推荐 | 第29-30页 |
| ·电子商务个性化推荐系统设计 | 第30-33页 |
| ·总体架构 | 第30-31页 |
| ·冷启动问题 | 第31-32页 |
| ·基于层次向量空间的用户行为特征模型 | 第32-33页 |
| ·个性化推荐产生 | 第33-36页 |
| ·基于 Pearson 相关性算法的相似度计算 | 第33-34页 |
| ·最近邻计算和初始推荐结果产生 | 第34-35页 |
| ·基于加权组合推荐算法的个性化推荐 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 5 电子商务个性化推荐系统的实现 | 第37-45页 |
| ·系统实现的平台 | 第37-38页 |
| ·百姓商城电子商务平台 | 第37-38页 |
| ·系统的数据准备 | 第38-41页 |
| ·用户行为偏好表 | 第38-39页 |
| ·产品属性权重表 | 第39-41页 |
| ·产品相关性表 | 第41页 |
| ·系统优势分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 结论及展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第51-52页 |
| 发表的学术论文 | 第51-52页 |
