| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·研究目的与内容 | 第13-14页 |
| ·研究目的 | 第13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第14-15页 |
| ·研究方法 | 第14页 |
| ·技术路线图 | 第14-15页 |
| ·本文的主要创新点 | 第15-16页 |
| 2 网络消费者行为与推荐系统相关理论 | 第16-28页 |
| ·网络消费者行为理论 | 第16-22页 |
| ·网络消费者行为的定义 | 第16-17页 |
| ·网络消费者行为特点 | 第17-18页 |
| ·网络消费者决策影响因素 | 第18-22页 |
| ·推荐系统相关理论 | 第22-26页 |
| ·协同过滤推荐 | 第23-24页 |
| ·基于内容过滤推荐 | 第24-25页 |
| ·基于关联规则推荐 | 第25页 |
| ·基于知识推荐 | 第25页 |
| ·国外推荐系统应用现状 | 第25-26页 |
| ·国内外推荐系统应用现状 | 第26-27页 |
| ·国外推荐系统应用现状 | 第26页 |
| ·国内推荐系统应用现状 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 C2C电子商务模式下决策影响因素选取 | 第28-45页 |
| ·传统消费决策过程分析 | 第28-29页 |
| ·传统消费者购买商品基本流程 | 第28页 |
| ·传统消费者购买决策过程 | 第28-29页 |
| ·网络消费者购买决策过程分析 | 第29-31页 |
| ·网络消费者购买商品的基本流程 | 第29-30页 |
| ·网络消费者购买决策过程 | 第30-31页 |
| ·C2C电子商务模式下决策影响因素 | 第31-40页 |
| ·C2C电子商务模式下消费者决策影响因素实证研究 | 第40-44页 |
| ·调研样本容量 | 第40页 |
| ·问卷设计 | 第40页 |
| ·调研样本特征分析 | 第40-43页 |
| ·问卷的信度分析 | 第43页 |
| ·调研结果分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于消费决策影响因素的C2C模式推荐系统研究 | 第45-60页 |
| ·电子商务推荐系统结构框架 | 第45-47页 |
| ·电子商务推荐系统结构 | 第45-46页 |
| ·电子商务推荐系统推荐流程 | 第46-47页 |
| ·协同过滤改进推荐算法研究 | 第47-50页 |
| ·协同过滤推荐基本原理 | 第47页 |
| ·协同过滤推荐步骤 | 第47-50页 |
| ·基于消费决策影响因素的C2C模式下协同过滤推荐算法 | 第50-54页 |
| ·价格评分处理过程 | 第51页 |
| ·信誉度评分处理过程 | 第51-52页 |
| ·支付方式评分处理过程 | 第52页 |
| ·评分预测过程 | 第52-54页 |
| ·基于消费决策影响因素的C2C模式下条件概率推荐算法 | 第54-58页 |
| ·条件概率模型推荐基本原理 | 第55-56页 |
| ·条件概率模型推荐步骤 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 5 仿真与结果分析 | 第60-73页 |
| ·实验数据 | 第60-61页 |
| ·实验设计 | 第61-62页 |
| ·实验环境及数据集的选取 | 第61页 |
| ·实验结果度量标准 | 第61-62页 |
| ·实验过程 | 第62-70页 |
| ·训练集与测试集的划分 | 第63页 |
| ·用户-商品评价矩阵的生成 | 第63-64页 |
| ·C2C电子商务模式下协同过滤推荐 | 第64-68页 |
| ·C2C电子商务模式下条件概率模型推荐 | 第68-70页 |
| ·实验结果 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 6 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·研究结论 | 第73-74页 |
| ·研究展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第79-80页 |
| 附录 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |