电子商务推荐系统核心技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·选题背景 | 第8-9页 |
| ·选题意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-16页 |
| ·电子商务推荐系统主要的研究内容 | 第10-11页 |
| ·电子商务推荐系统研究现状及分析 | 第11-15页 |
| ·电子商务推荐系统面临的挑战 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 电子商务推荐系统及相关技术 | 第18-32页 |
| ·电子商务推荐系统基础理论 | 第18-24页 |
| ·电子商务推荐系统 | 第18页 |
| ·电子商务推荐系统的输入和输出 | 第18-20页 |
| ·电子商务推荐系统的过程 | 第20-21页 |
| ·电子商务推荐系统分类 | 第21-24页 |
| ·相关技术 | 第24-30页 |
| ·信息检索和信息过滤 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘技术 | 第25-29页 |
| ·协同过滤技术 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 电子商务推荐算法介绍 | 第32-44页 |
| ·电子商务推荐算法概述 | 第32-33页 |
| ·关联规则推荐算法 | 第33-36页 |
| ·关联规则挖掘 | 第33-35页 |
| ·关联规则推荐算法 | 第35-36页 |
| ·协同过滤推荐算法 | 第36-43页 |
| ·用户数据的收集 | 第36-37页 |
| ·User-based协同过滤推荐算法 | 第37-40页 |
| ·Item-based协同过滤推荐算法 | 第40-43页 |
| ·电子商务推荐算法面临的主要挑战 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于关联集合的协同过滤推荐算法 | 第44-50页 |
| ·关联集合相关概念 | 第44-45页 |
| ·关联集合 | 第44页 |
| ·频繁项集 | 第44-45页 |
| ·基于关联项集的协同过滤推荐算法 | 第45-47页 |
| ·算法的基本思想 | 第45页 |
| ·算法描述及实现步骤 | 第45-47页 |
| ·算法说明 | 第47页 |
| ·试验结果及分析 | 第47-49页 |
| ·数据集和评估标准 | 第47-48页 |
| ·试验结果和比较分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 柔性推荐系统的设计与原型实现 | 第50-71页 |
| ·简介 | 第50-51页 |
| ·柔性理论 | 第51-52页 |
| ·柔性软件理论 | 第51-52页 |
| ·多Agent技术 | 第52页 |
| ·电子商务推荐系统的柔性 | 第52-54页 |
| ·领域分析 | 第52-53页 |
| ·电子商务推荐系统的柔性分析 | 第53-54页 |
| ·柔性电子商务推荐系统 | 第54-57页 |
| ·柔性电子商务推荐系统的实现过程 | 第57-58页 |
| ·柔性电子商务推荐系统原型实现 | 第58-69页 |
| ·软、硬件环境 | 第58页 |
| ·Agent开发平台----JADE | 第58-62页 |
| ·柔性电子商务推荐系统原型实现 | 第62-64页 |
| ·运行实例 | 第64-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 本文工作 | 第71页 |
| 进一步工作 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间参与的课题 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
