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基于移动平台的电商个性化推荐系统研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究背景与意义第11-13页
        1.1.1 课题研究背景第11-12页
        1.1.2 课题研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-14页
        1.2.1 国外研究现状第13-14页
        1.2.2 国内研究现状第14页
    1.3 研究内容与主要工作第14-15页
    1.4 论文组织结构第15-17页
第2章 电子商务个性化推荐系统理论与技术介绍第17-35页
    2.1 电子商务个性化推荐系统概述第17-22页
        2.1.1 电子商务个性化推荐系统的概念与作用第17-18页
        2.1.2 电子商务个性化推荐系统整体架构第18-21页
        2.1.3 常见个性化推荐算法介绍与比较第21-22页
    2.2 基于移动平台的电商个性化推荐系统关键技术介绍第22-34页
        2.2.1 Android移动平台第22-26页
        2.2.2 S2SH框架关键组件第26-30页
        2.2.3 MongoDB文档型数据库第30-33页
        2.2.4 Morphia ORM框架第33-34页
    2.3 本章小结第34-35页
第3章 基于协同过滤的个性化推荐算法研究与优化第35-56页
    3.1 传统的协同过滤算法概述第35-41页
        3.1.1 协同过滤算法的基本原理第35页
        3.1.2 协同过滤算法的主要分类第35-37页
        3.1.3 协同过滤算法的一般流程第37-39页
        3.1.4 协同过滤算法的瓶颈问题第39-41页
    3.2 Slope one算法分析与研究第41-45页
        3.2.1 Slope one算法的优点第41页
        3.2.2 Slope one算法基本原理第41-42页
        3.2.3 Slope one算法一般流程第42-45页
        3.2.4 Weighted Slope one算法第45页
    3.3 Slope one算法的改进方案第45-51页
        3.3.1 基于遗忘曲线的用户兴趣遗忘函数第46-48页
        3.3.2 基于聚类的用户最近邻筛选策略第48-50页
        3.3.3 改进的Weighted Slope one算法第50-51页
    3.4 算法性能实验分析第51-55页
        3.4.1 实验环境与数据来源第51-52页
        3.4.2 实验评估标准第52-53页
        3.4.3 实验设计及结果分析第53-55页
    3.5 本章小结第55-56页
第4章 基于移动平台的电商个性化推荐系统设计与实现第56-92页
    4.1 系统需求分析第56-59页
        4.1.1 系统需求概述第56-57页
        4.1.2 系统功能需求第57-58页
        4.1.3 移动电子商务的特别要求第58-59页
    4.2 系统目标与总体设计第59-66页
        4.2.1 系统设计目标第59-60页
        4.2.2 系统功能模块设计第60-61页
        4.2.3 数据存储设计第61-66页
    4.3 系统整体架构设计第66-69页
        4.3.1 系统物理结构设计第66-67页
        4.3.2 系统逻辑架构设计第67-69页
    4.4 服务器端程序设计与实现第69-78页
        4.4.1 服务器端逻辑模块划分第69-71页
        4.4.2 用户行为记录模块设计与实现第71-74页
        4.4.3 推荐结果输出模块设计与实现第74-75页
        4.4.4 推荐算法模块设计与实现第75-78页
    4.5 客户端应用程序设计与实现第78-86页
        4.5.1 功能模块设计与实现第78-81页
        4.5.2 用户行为监测实现第81-84页
        4.5.3 系统性能优化第84-86页
    4.6 远程通信模块设计与实现第86-91页
        4.6.1 网络通信模式选择第86-87页
        4.6.2 数据传输方式设计第87-89页
        4.6.3 远程通信模块实现第89-91页
    4.7 系统部署与测试第91页
    4.8 本章小结第91-92页
第5章 总结与展望第92-94页
参考文献第94-99页
攻读学位期间公开发表论文第99-100页
致谢第100页

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