数据挖掘在电子商务旅游线路推荐系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-10页 |
| ·电子商务旅游线路推荐系统研究背景 | 第8-9页 |
| ·电子商务旅游线路推荐系统研究意义 | 第9-10页 |
| ·电子商务推荐系统的研究现状和发展趋势 | 第10-12页 |
| ·电子商务推荐系统研究现状 | 第10-11页 |
| ·电子商务推荐系统的发展趋势 | 第11-12页 |
| ·电子商务推荐系统面临的挑战 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究内容与创新点 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 电子商务推荐系统及其相关技术的概述 | 第15-28页 |
| ·电子商务推荐系统 | 第15-17页 |
| ·电子商务推荐系统功能及其个性化服务 | 第15页 |
| ·电子商务推荐系统的结构 | 第15-17页 |
| ·电子商务推荐系统的分类 | 第17页 |
| ·相关技术简介 | 第17-24页 |
| ·信息检索和信息过滤 | 第17-18页 |
| ·Agent 技术 | 第18-19页 |
| ·协同过滤技术 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘技术 | 第20-24页 |
| ·面向电子商务推荐系统的数据挖掘技术 | 第24-27页 |
| ·数据挖掘相关概念 | 第24页 |
| ·数据挖掘过程及其功能 | 第24-27页 |
| ·数据挖掘的发展趋势 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于数据挖掘技术的电子商务推荐算法分析 | 第28-37页 |
| ·关联规则的概述 | 第28页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第28-30页 |
| ·关联规则定义 | 第28-29页 |
| ·关联规则的分类 | 第29页 |
| ·关联规则挖掘算法的分类 | 第29-30页 |
| ·关联规则的经典 aprior 算法 | 第30-32页 |
| ·关联规则算法在旅游线路推荐系统中的应用 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于数据挖掘技术的电子商务推荐系统 | 第37-45页 |
| ·电子商务旅游线路推荐系统概述 | 第37页 |
| ·基于数据挖掘技术的电子商务推荐系统体系结构 | 第37-41页 |
| ·离线模块 | 第38-40页 |
| ·在线模块 | 第40-41页 |
| ·电子商务旅游线路推荐系统工作流程 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 电子商务旅游线路推荐系统的实现 | 第45-50页 |
| ·电子商务旅游线路推荐系统介绍 | 第45页 |
| ·开发环境及应用技术简介 | 第45-46页 |
| ·Eclipse | 第45页 |
| ·SQL Server 2005 | 第45-46页 |
| ·数据挖掘技术 | 第46页 |
| ·系统的实现 | 第46-48页 |
| ·系统的功能结构 | 第46页 |
| ·推荐系统界面及性能分析 | 第46-48页 |
| ·系统应用的实际意义 | 第48-50页 |
| 第六章 结束语 | 第50-52页 |
| ·本文工作总结 | 第50页 |
| ·下一步工作展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 在校期间发表的论著及参与的科研项目 | 第57页 |
