| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 图表目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·背景 | 第10-12页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的研究意义和主要工作 | 第13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 商务网站适时推荐系统模型的设计 | 第15-25页 |
| ·推荐系统的模型建立 | 第15-17页 |
| ·推荐系统的模型 | 第15-16页 |
| ·推荐系统的工作流程及模块功能简介 | 第16-17页 |
| ·推荐系统的挖掘数据源与知识库 | 第17-23页 |
| ·数据源的格式与采集 | 第17-20页 |
| ·挖掘数据源的存储方式 | 第20-21页 |
| ·知识库与规则库的格式与存储 | 第21-23页 |
| ·COM+储存组件的设计 | 第23页 |
| ·推荐系统模型的开发工具 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 APRIORI 的改进算法-APRIORITIDSTR | 第25-40页 |
| ·关联规则挖掘的基本概念 | 第25-26页 |
| ·关联规则 | 第25页 |
| ·支持度、置信度和频繁项集 | 第25-26页 |
| ·关联规则的挖掘方法 | 第26页 |
| ·APRIORI 算法及其改进算法 | 第26-30页 |
| ·Apriori 算法 | 第26-28页 |
| ·其它Apriori 算法的改进算法 | 第28-30页 |
| ·APRIORITIDSTR 算法 | 第30-39页 |
| ·AprioriTidStr 算法的描述 | 第30-36页 |
| ·AprioriTidStr 算法分析 | 第36-38页 |
| ·AprioriTidStr 算法在本模型中的应用 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 商务网站适时推荐系统的实现 | 第40-50页 |
| ·推荐系统设计的总体要求 | 第40页 |
| ·推荐系统的硬件平台 | 第40页 |
| ·系统模块的设计与实现 | 第40-49页 |
| ·会话器程模块的设计与实现 | 第40-42页 |
| ·推荐器模块设计与实现 | 第42-43页 |
| ·COM+的设计与实现 | 第43-45页 |
| ·挖掘器模块的设计与实现 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 系统的应用及性能测试 | 第50-55页 |
| ·在线应用界面 | 第50-52页 |
| ·系统性能测试与分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·研究总结 | 第55页 |
| ·对今后工作的展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读学位期间发表(录用)论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录Ⅰ APRIORI_GEN_SAMETID 过程算法的代码实现 | 第63-68页 |
| 详细摘要 | 第68-70页 |
